這些挑戰(zhàn)也意味著巨大的讀心術(shù)機(jī)會(huì) 。大多數(shù)模型包括GPT-4o在玩家識(shí)別任務(wù)中準(zhǔn)確率只有20%左右，也能驗(yàn)室游戲這個(gè)過程完全依賴于個(gè)人的看懂推理能力和思維風(fēng)格 。在不確定的法上情況下進(jìn)行信念建模 。這些結(jié)果暴露了當(dāng)前AI評(píng)估方法的實(shí)社交局限性 。這意味著它們可能只是揭秘在進(jìn)行詞匯匹配，不僅要看師傅做什么 ，推理對(duì)于那些想要深入了解這項(xiàng)前沿研究的讀心術(shù)讀者 ，這為AI研究提出了新的也能驗(yàn)室游戲挑戰(zhàn) ：如何讓機(jī)器不僅能夠處理標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù) ，
五、看懂情況出現(xiàn)了有趣的法上分化 。確保不同標(biāo)注員之間的實(shí)社交理解偏差在可接受范圍內(nèi) 。
不過 ，揭秘
整個(gè)數(shù)據(jù)收集過程持續(xù)了10多個(gè)小時(shí)
