AI 어시스턴트 훈련 및 평가에 사용자 시뮬레이터 사용이 증가하면서, 실제 사용자 행동의 다양성을 반영하는 것이 중요해졌습니다. 연구진은 실제와 시뮬레이션된 사용자 행동 간의 분포 격차를 측정하는 방법을 제시하고, 인간 평가와 실험을 통해 검증했습니다. 24개의 LLM 기반 사용자 시뮬레이터를 분석한 결과, 모델 종류, 규모, 행동 양상에 따라 실제 사용자 행동과의 격차가 큰 차이를 보였습니다.