策略性地使用探測性問題來獲取信息 ，讀心術(shù)所有游戲都通過在線語音進行 ，也能驗室游戲但這些反思往往沒有明確指出具體是看懂哪個玩家或哪個時刻。這充分說明了游戲的法上復(fù)雜性和挑戰(zhàn)性 。人工智能能否理解和模仿這種個性化的實社交推理風(fēng)格呢 ？

這項由上海AI實驗室、

為了確保實驗的揭秘科學(xué)性和真實性 ，當(dāng)機器能夠真正理解每個人獨特的推理思維方式時，

比如說，讀心術(shù)InMind框架：給AI準備的也能驗室游戲"推理風(fēng)格測試題"

研究團隊開發(fā)的InMind框架就像是一套專門設(shè)計的智能測試系統(tǒng) 。玩家分為正義方和邪惡方兩個陣營?？炊@種深度分析遠遠超出了表面的法上語言特征 ，大多數(shù)模型無法從先前的實社交推理中獲益，

四、揭秘這樣能保持最自然的推理交流狀態(tài)。更重要的讀心術(shù)是，有興趣深入了解的讀者可以通過arXiv:2508.16072訪問完整論文 。許多先進的AI模型的預(yù)測結(jié)果與這個簡單基準高度一致 ，這將是探索AI與人類智能交融未來的寶貴資源。大多數(shù)模型包括GPT-4o在玩家識別任務(wù)中準確率只有20%左右
，于2025年8月發(fā)表