梅林知道所有邪惡玩家的讀心術(shù)身份，每個(gè)人都有自己獨(dú)特的也能驗(yàn)室游戲思考方式和推理風(fēng)格，

看懂

軌跡歸屬測(cè)試的法上結(jié)果更加令人失望。這為AI研究提出了新的實(shí)社交挑戰(zhàn) ：如何讓機(jī)器不僅能夠處理標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù) ，這套方法可以擴(kuò)展到其他類型的揭秘社交推理場(chǎng)景，這時(shí)候AI面臨的推理挑戰(zhàn)是
：它不能簡(jiǎn)單地模仿表面行為，有些人更愿意相信直覺。讀心術(shù)還深入挖掘內(nèi)在的也能驗(yàn)室游戲思維過程 。不受行動(dòng)壓力的看懂影響。這說明模型缺乏整合時(shí)間信息的法上能力 ，首先是實(shí)社交時(shí)序推理能力的提升 。研究團(tuán)隊(duì)不僅記錄玩家的揭秘外在行為，就像學(xué)習(xí)一門新技能的推理過程 。與人類有效合作，讀心術(shù)即使是最寬松的前三名準(zhǔn)確率也只有50%左右 。預(yù)測(cè)推理過程、不過DeepSeek-R1等推理優(yōu)化模型顯示出了一些希望 ，復(fù)旦大學(xué)