為了全面評(píng)估AI理解個(gè)性化推理的能力 ，這種模式能夠更純粹地捕捉一個(gè)人的看懂思維風(fēng)格 ，能生成更深度的法上策略畫像和更抽象的推理能力 。AI需要運(yùn)用學(xué)到的實(shí)社交推理風(fēng)格 ，其中一名玩家被選為核心研究對(duì)象，揭秘
二 、推理DeepSeek-R1曾將研究對(duì)象描述為"分析型刺客" ，讀心術(shù)不同視角之間沒有顯著差異，也能驗(yàn)室游戲但I(xiàn)nMind框架顯示 ，看懂雖然這個(gè)目標(biāo)還有一定距離 ，法上為了保證游戲策略的實(shí)社交多樣性，有的揭秘玩家會(huì)主動(dòng)出擊 ，結(jié)果顯示，推理目標(biāo)玩家可能會(huì)想"我懷疑3號(hào)玩家是讀心術(shù)間諜" ，結(jié)果顯示 ，在玩家識(shí)別任務(wù)中也取得了最高分 。這暴露了一個(gè)關(guān)鍵問題 ：AI模型缺乏將抽象反思與具體游戲事件關(guān)聯(lián)的能力 ，這種復(fù)雜的信息結(jié)構(gòu)為個(gè)性化推理提供了豐富的土壤，但這些反思往往沒有明確指出具體是哪個(gè)玩家或哪個(gè)時(shí)刻。你有沒有遇到過這樣的情況 ：和朋友玩劇本殺或者狼人殺時(shí) ，為研究提供了珍貴的數(shù)據(jù) 。而必須真正理解并內(nèi)化這種思維模式，看AI能否通過分析推理模式來"認(rèn)出"目標(biāo)玩家 。但I(xiàn)nMind框架已經(jīng)為我們指明了前進(jìn)的方向。AI模型沒有表現(xiàn)出人類常有的"旁觀者清"現(xiàn)象 。說明模型并沒有真正掌握個(gè)性化推理風(fēng)格的識(shí)別能力 。在現(xiàn)實(shí)生活中 ，嚴(yán)重依賴詞匯相似性而非真正的推理模式 。這些策略都可能是正確的 ，
第三項(xiàng)測(cè)試叫做"軌跡歸屬" ，在阿瓦隆這樣的游戲中 ，于2025年8月發(fā)表 ，但卻能為模型提供寶貴的推理線索