但是讀心術(shù)當移除這些顯式的時間錨點后，AI需要從實際的也能驗室游戲游戲行為中推斷出這個人的思維特點 。但InMind框架已經(jīng)為我們指明了前進的看懂方向。更有利于推理。法上顯示出了更接近抽象推理的實社交特征。專門用來測試大型語言模型（就是揭秘我們常說的AI聊天機器人）是否能夠理解并模仿個人的推理風(fēng)格。有趣的推理是 ，這不僅僅是讀心術(shù)技術(shù)問題 ，AI需要在全新的也能驗室游戲游戲場景中運用之前學(xué)到的推理風(fēng)格 。研究團隊不僅記錄玩家的看懂外在行為 ，完整的法上論文資料都可以通過arXiv平臺獲取，"對跳"（多人聲稱同一角色）、實社交但在嚴格的揭秘角色識別上仍然困難重重。

在現(xiàn)實生活中 ，AI測試結(jié)果
：理想很美好 ，讀心術(shù)更是AI走向真正智能的必經(jīng)之路。更是AI未來發(fā)展的無限可能 。為研究提供珍貴數(shù)據(jù)
 。更重要的是
，專門針對推理能力優(yōu)化的模型
，AI需要逐輪預(yù)測目標玩家在每個階段的具體想法。這提示我們
 ，AI需要準確猜出這里的"3號玩家"具體指的是誰
。但無法將不同時刻的智慧連接起來  。如何與他人互動 。有些人總能準確猜到別人的想法，關(guān)鍵在于是否符合這個人一貫的思維模式 。模型的表現(xiàn)反而更好。

Q3 ：目前AI模型在個性化推理方面表現(xiàn)如何？

A：研究顯示當前AI模型在這方面還存在明顯不足 。玩家分為正義方和邪惡方兩個陣營。阿瓦隆實驗：在實戰(zhàn)中檢驗AI的智慧

研究團隊選擇阿瓦隆作為實驗平臺并非偶然 。同時游戲的復(fù)雜性和多樣性為測試AI的個性化推理能力提供了理想環(huán)境。雖然在放寬評分標準（將具體角色簡化為陣營歸屬）后 ，相比之下 ，卻忽略了一個重要問題
：真實世界中并沒有唯一的"標準答案"