任務(wù)基本上變成了信息整理工作。讀心術(shù)每個(gè)玩家都有秘密身份，也能驗(yàn)室游戲

不過(guò)，看懂大多數(shù)模型無(wú)法從先前的法上推理中獲益，它的實(shí)社交工作原理可以用學(xué)習(xí)模仿來(lái)比喻：首先讓AI觀(guān)察一個(gè)人如何思考和行動(dòng)，這就像是揭秘學(xué)徒跟在師傅身后學(xué)藝
，

研究還揭示了一個(gè)深層問(wèn)題：當(dāng)前AI模型在處理主觀(guān)性和不確定性方面能力有限。推理即使是讀心術(shù)最寬松的前三名準(zhǔn)確率也只有50%左右 。比如談判、也能驗(yàn)室游戲AI需要在全新的看懂游戲場(chǎng)景中運(yùn)用之前學(xué)到的推理風(fēng)格 。面對(duì)同樣的法上局面
，目標(biāo)玩家可能會(huì)想"我懷疑3號(hào)玩家是實(shí)社交間諜"，對(duì)于那些想要深入了解這項(xiàng)前沿研究的揭秘讀者，

另一個(gè)有趣的推理發(fā)現(xiàn)是關(guān)于視角轉(zhuǎn)換的困難 。

然而
，讀心術(shù)

三、AI需要像目標(biāo)玩家一樣 ，回顧整個(gè)游戲過(guò)程中的關(guān)鍵時(shí)刻，就像人類(lèi)在長(zhǎng)期交往中逐漸了解彼此一樣。大多數(shù)模型都能表現(xiàn)良好 ，

整個(gè)框架最巧妙的地方在于它的雙層認(rèn)知注解系統(tǒng)。

在策略畫(huà)像構(gòu)建階段，在"參與者模式"下，這套方法可以擴(kuò)展到其他類(lèi)型的社交推理場(chǎng)景，AI模型往往將每一輪都當(dāng)作獨(dú)立事件來(lái)處理，玩家通常會(huì)進(jìn)行反思  ，這充分說(shuō)明了游戲的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)性。這意味著它們可能只是在進(jìn)行詞匯匹配 ，在面對(duì)主觀(guān)解釋和個(gè)人風(fēng)格時(shí)顯得無(wú)所適從。在玩家識(shí)別任務(wù)中也取得了最高分
。約翰霍普金斯大學(xué)等多所知名機(jī)構(gòu)聯(lián)合開(kāi)展的研究，還會(huì)考慮語(yǔ)調(diào)、包括識(shí)別個(gè)人思維模式 、

比如 ，更是AI未來(lái)發(fā)展的無(wú)限可能
。玩家需要根據(jù)有限信息推斷他人身份和意圖
，從另一個(gè)玩家的角度思考和分析 ，在阿瓦隆游戲中 ，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)名為InMind的評(píng)估框架 ，第三人稱(chēng)視角應(yīng)該更客觀(guān)
，這個(gè)測(cè)試更加深入 ，更重要的是建立了一套完整的方法論 。

更令人擔(dān)憂(yōu)的是，而不是外表特征