基于 LLM 的对话式用户模拟综述

用户模拟因其有潜力支持广泛的应用，长期以来在计算机科学中发挥着重要作用。语言作为人类交流的主要媒介，构成了社会互动与行为的基础。因此，模拟对话行为已成为一个关键研究方向。近年来，large language models (LLMs) 的进展显著推动了该领域的发展，使高保真的合成用户对话生成成为可能。

本文综述了基于 LLM 的对话式用户模拟的最新进展。我们提出了一种新的分类体系，涵盖用户粒度与模拟目标。此外，我们系统分析了核心技术与评估方法。我们的目标是帮助研究社区了解对话式用户模拟的最新进展，并通过识别开放挑战、将现有工作组织到统一框架下，进一步促进未来研究。