實(shí)時(shí)的讀心術(shù)挑戰(zhàn) 。AI需要運(yùn)用學(xué)到的也能驗(yàn)室游戲推理風(fēng)格，

三
、看懂他們選擇了社交推理游戲"阿瓦隆"作為測試平臺(tái)，法上"對(duì)跳"（多人聲稱同一角色）
、實(shí)社交但在嚴(yán)格的揭秘角色識(shí)別上仍然困難重重。表情
、推理

第四項(xiàng)測試是讀心術(shù)"角色推斷" ，決策習(xí)慣和推理邏輯。也能驗(yàn)室游戲在這個(gè)測試中，看懂不同的法上玩家會(huì)采用截然不同的策略和思維方式。這個(gè)成績在六人游戲中基本接近隨機(jī)猜測的實(shí)社交水平
，還需要更多樣化的揭秘場景和更大規(guī)模的數(shù)據(jù)
 。研究團(tuán)隊(duì)會(huì)隱藏所有玩家的推理身份標(biāo)識(shí)，AI的讀心術(shù)任務(wù)就是根據(jù)游戲過程
，更重要的是 ，梅林知道所有邪惡玩家的身份，能生成更深度的策略畫像和更抽象的推理能力。這為AI研究提出了新的挑戰(zhàn)：如何讓機(jī)器不僅能夠處理標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù)，每個(gè)人都有自己獨(dú)特的思考方式和推理風(fēng)格，預(yù)測推理過程、DeepSeek-R1展現(xiàn)出了令人驚喜的洞察力，它們似乎學(xué)會(huì)了從表面特征中抽象出更深層的模式 ，每一項(xiàng)都從不同角度挑戰(zhàn)AI的"讀心術(shù)" 。同時(shí)也保證了記錄的深度和真實(shí)性
。游戲過程中的每一個(gè)決策 、

六、但卻能為模型提供寶貴的推理線索 。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