Mirror Particle 想做预测人类行为的"世界模型"，放弃依赖 LLM 微调的传统路线

旧金山初创公司 Mirror Particle 认为用大语言模型微调来预测人类行为是"用玩具水枪应对尼亚加拉瀑布"，转而从零构建一个"世界模型"，模拟人为何做出某种行为以及行为如何随时间变化。模型融合客户数据、流行文化、社交媒体等多源数据，专注于"揭示性行为"而非问卷自报，可输出行为背后的动机与约束。其首发场景是品牌与产品策略，下周将在 Startup Battlefield 亮相。