في عالم سريع التطور يعتمد بشكل متزايد على التواصل الرقمي، أثبتت نماذج اللغات الكبيرة (LLM) أنها تكنولوجيا ثورية في محاكاة السلوكيات الإنسانية ضمن نظم معقدة. ومع ذلك، تبقى قدرة هذه الأنظمة على تجسيد الديناميكيات الهيكلية والزمنية الواقعية محل تساؤل.

تشير الأبحاث الجديدة إلى أن النماذج الحالية يمكنها إنتاج تفاعلات دقيقة على المستوى الصغير، إلا أنها تفتقر إلى القدرة على التقاط الأنماط الماكروسكوبية الضرورية في مجالات مثل نمذجة انتشار المعلومات والتهديدات السيبرانية. لمواجهة هذه التحديات، تم تقديم توسيعين يسهل دمجهما في الأطر النمذجة، وهما:

1. تعزيز وكلاء نماذج اللغات الكبيرة (LLM) بعوامل تحفيز بيانات مدفوعة تمكنهم من الحفاظ على تفاعلات طويلة الأمد بشكل عضوي.
2. دمج عمليات هاوكس (Hawkes processes) للنمذجة الدقيقة للديناميات الزمنية لتنشيط الوكلاء.

يسمح الاقتراح الجديد لوكلاء نماذج اللغات الكبيرة بالتقاط أنماط دقيقة على المستوى الصغير، بالإضافة إلى الهيكليات اللازمة على المستوى الكبير. ومن خلال دراسة الحالة تلك، تم تسليط الضوء على كيفية استغلال التهديدات للثغرات الهيكلية من خلال تجارب تصيد احتيالي مركبة ضمن الشبكات الاتصالية المتطورة.

تظهر هذه الدراسة كيف يمكن لأطر العمل الناشئة أن تساهم في تطوير دفاعات من الجيل التالي، مما يتيح فهمًا أفضل للتهديدات السيبرانية المتطورة.