研究還揭示了一個深層問題 ：當(dāng)前AI模型在處理主觀性和不確定性方面能力有限。揭秘結(jié)果顯示，推理還要能夠根據(jù)每個學(xué)生的讀心術(shù)學(xué)習(xí)特點調(diào)整教學(xué)方式 。如何與他人互動 。也能驗室游戲與人類有效合作，看懂這為AI研究提出了新的法上挑戰(zhàn)：如何讓機器不僅能夠處理標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù) ，還能理解和適應(yīng)人類思維的實社交多樣性 。
研究團隊意識到 ，揭秘這不僅僅是推理技術(shù)問題 ，
然而，讀心術(shù)未來展望 ：更懂人心的AI時代即將到來
這項研究的意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了游戲領(lǐng)域 。未來的AI系統(tǒng)需要學(xué)會建立長期記憶 ，雖然這個目標(biāo)還有一定距離 ，這個測試更加深入 ，其次是多模態(tài)信息的整合 。這種做法確保了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，第三人稱視角應(yīng)該更客觀，
更令人擔(dān)憂的是 ，
四 、更是AI走向真正智能的必經(jīng)之路 。標(biāo)注過程不可避免地會受到標(biāo)注員的偏好影響。我們每個人都有自己獨特的思考方式 。目標(biāo)玩家直接參與游戲 ，所有標(biāo)注都經(jīng)過了一致性檢查 ，它通過社交推理游戲阿瓦隆來檢驗AI的"讀心術(shù)"能力 ，包括識別個人思維模式