关于 PsyBer-Agent 的报道

现有基于大语言模型的推荐系统模拟器大多停留在短期表面模仿，无法有效反映疲劳与偏好漂移等长期用户动态。PsyBer-Agent 引入心理学驱动的潜状态引擎与最优传输对齐机制，意味着推荐系统的离线仿真正在从浅层行为生成向深层认知建模演进，以解决长期闭环交互失真问题。