Google представили ИИ для создания синтетических популяций агентов для симуляций - Persona Generators

Проблема, которую решают - LLM по умолчанию выдают наиболее вероятные ответы. Попросишь "10 разных персонажей" — получишь вариации вокруг усреднённого стереотипа. Это называется mode-collapse, и для симуляций человеческого поведения это критично.

Что сделали?
Вместо генерации одной популяции — обучаемая функция-генератор. На вход: контекст + оси разнообразия. На выход: популяция, которая покрывает пространство возможных поведений, а не кластеризуется вокруг "типичного пользователя".

Оптимизируют не плотность распределения, а покрытие носителя. Разница принципиальная: первое отвечает на вопрос "что вероятно", второе - "что вообще возможно".

Техническая реализация:
Двухэтапный процесс - сначала высокоуровневые профили на уровне популяции, затем параллельное раскрытие каждой персоны.

Код генератора эволюционирует через AlphaEvolve: LLM как операторы мутации, сотни итераций улучшения промптов и логики семплирования.

Тестируют через симуляцию ответов на анкеты в Concordia.