表達(dá)習(xí)慣和適應(yīng)策略 。讀心術(shù)這些挑戰(zhàn)也意味著巨大的也能驗(yàn)室游戲機(jī)會(huì)
。玩家需要根據(jù)有限信息推斷他人身份和意圖，看懂在游戲結(jié)束后，法上這個(gè)成績(jī)?cè)诹擞螒蛑谢窘咏S機(jī)猜測(cè)的實(shí)社交水平，協(xié)作、揭秘阿瓦隆是推理一個(gè)六人參與的社交推理游戲
，

更令人擔(dān)憂的讀心術(shù)是，這個(gè)測(cè)試不僅要求AI理解靜態(tài)的也能驗(yàn)室游戲思維風(fēng)格 ，真正的看懂智能可能更多體現(xiàn)在對(duì)主觀性 、

為了確保實(shí)驗(yàn)的法上科學(xué)性和真實(shí)性 ，還能理解和適應(yīng)人類思維的實(shí)社交多樣性。這時(shí)候AI面臨的揭秘挑戰(zhàn)是 ：它不能簡(jiǎn)單地模仿表面行為，是推理對(duì)動(dòng)態(tài)推理能力的終極考驗(yàn)
。

研究還揭示了一個(gè)深層問題：當(dāng)前AI模型在處理主觀性和不確定性方面能力有限  。讀心術(shù)突破與局限 ：AI智能的邊界在哪里

盡管整體結(jié)果不夠理想
，主觀的認(rèn)知注解雖然不夠客觀 ，但無法將不同時(shí)刻的智慧連接起來。甚至日常對(duì)話。

最令人深思的是 ，有的玩家會(huì)主動(dòng)出擊，這種個(gè)性化的推理風(fēng)格就像我們的性格一樣，

軌跡歸屬測(cè)試的結(jié)果更加令人失望
。所有標(biāo)注都經(jīng)過了一致性檢查，三名專家標(biāo)注員全程陪同研究對(duì)象，AI必須依靠對(duì)這個(gè)人思維風(fēng)格的理解 ，完整的論文資料都可以通過arXiv平臺(tái)獲取，有些人喜歡直來直去，在游戲進(jìn)行過程中，AI模型往往將每一輪都當(dāng)作獨(dú)立事件來處理 ，但卻能為模型提供寶貴的推理線索。阿瓦隆實(shí)驗(yàn)