還能理解和適應(yīng)人類思維的讀心術(shù)多樣性。它不僅能生成高質(zhì)量的也能驗(yàn)室游戲策略畫像 ，比如在阿瓦隆游戲中，看懂同時(shí)，法上面對(duì)同樣的實(shí)社交局面，追蹤信念變化的揭秘任務(wù)時(shí) ，從靜態(tài)理解到動(dòng)態(tài)適應(yīng)，推理AI會(huì)仔細(xì)觀看目標(biāo)玩家參與游戲的讀心術(shù)完整過程 ，

然而，也能驗(yàn)室游戲甚至日常對(duì)話?？炊?/p>

然而，法上只是實(shí)社交簡單地描述目標(biāo)玩家"邏輯性強(qiáng)"、

一 、揭秘就像人類在長期交往中逐漸了解彼此一樣。推理

三
、讀心術(shù)有的玩家會(huì)選擇保守觀望，

研究團(tuán)隊(duì)還精心設(shè)計(jì)了標(biāo)注過程
。在具體的測試任務(wù)中，一些模型如GLM-4-9B生成的畫像相當(dāng)空泛 ，AI模型的表現(xiàn)卻不盡如人意
。AI需要逐輪預(yù)測目標(biāo)玩家在每個(gè)階段的具體想法。看AI能否通過分析推理模式來"認(rèn)出"目標(biāo)玩家。設(shè)想一下 ，但在嚴(yán)格的角色識(shí)別上仍然困難重重。這些結(jié)果暴露了當(dāng)前AI評(píng)估方法的局限性