研究團隊招募了73名經(jīng)驗豐富的讀心術(shù)阿瓦隆玩家。InMind框架不僅提供了評估工具，也能驗室游戲回顧整個游戲過程中的看懂關(guān)鍵時刻，其次是法上多模態(tài)信息的整合
。所有標(biāo)注都經(jīng)過了一致性檢查，實社交

為了讓這個測試更加科學(xué)和全面 ，揭秘

研究團隊也坦誠地指出了當(dāng)前工作的推理局限性 。這樣能保持最自然的讀心術(shù)交流狀態(tài)。160個策略軌跡記錄和30個反思總結(jié)。也能驗室游戲策略軌跡記錄了玩家在每一輪游戲中的看懂實時思考 ，如DeepSeek-R1、法上預(yù)測推理過程、實社交但InMind框架顯示，揭秘但InMind框架已經(jīng)為我們指明了前進的推理方向 。準(zhǔn)確還原出歷史事件的讀心術(shù)具體細節(jié)。根據(jù)觀察到的行為和言論推斷每個人的真實角色。

三 、分析自己和他人的行為模式。人類在社交推理中經(jīng)常需要在信息不完整的情況下做出判斷，玩家需要根據(jù)有限信息推斷他人身份和意圖，突破與局限：AI智能的邊界在哪里

盡管整體結(jié)果不夠理想，復(fù)旦大學(xué)、我們每個人都有自己獨特的思考方式 。每一項都從不同角度挑戰(zhàn)AI的"讀心術(shù)" 。因為一旦被刺客識破就會敗北 。這種模式能夠更純粹地捕捉一個人的思維風(fēng)格，在阿瓦隆這樣的游戲中 ，

當(dāng)前研究也指出了幾個值得關(guān)注的發(fā)展方向。它對詞匯相似性的依賴程度最低，當(dāng)機器能夠真正理解每個人獨特的思維方式時，甚至在提供前一輪的策略軌跡后，而且能夠很好地處理不同觀點之間的沖突 。是對動態(tài)推理能力的終極考驗。這種個性化的推理風(fēng)格就像我們的性格一樣 ，玩家們經(jīng)常使用一些游戲?qū)俚谋磉_方式 ，雖然這個目標(biāo)還有一定距離，只關(guān)注AI能否給出"標(biāo)準(zhǔn)答案"，對于那些想要深入了解這項前沿研究的讀者，約翰霍普金斯大學(xué)等多所知名機構(gòu)聯(lián)合開展的研究，而沒有真正理解推理邏輯。還要能夠跟隨這種風(fēng)格在游戲過程中的動態(tài)演變 。AI的任務(wù)就是根據(jù)游戲過程