通过研究大型语言模型在人机交互中的应用，本文探讨了理解机器生成行为的能力，特别是在承认他人心理状态方面，发现大型语言模型缺乏对无关紧要或微小变化的不变性。

Jan, 2024

利用大型语言模型创建的智能体，通过模块化组件实现知觉、记忆和分层计划，借助理论心智模块生成其他智能体策略的假设并通过增强正确预测的假设来评估和不断改进，从而在复杂场景中显著提高性能。

Jul, 2024

研究使用贝叶斯心理理论，通过比较具有 ToM 代理和非 ToM 代理的合作玩家的表现，证明 ToM 代理的存在可以显著提高所有类型合作伙伴（包括人类玩家）的合作效率，对于设计更好的合作代理有重要的意义。

Jul, 2020

通过神经激活语言模型，线性解码不同代理人的信念状态，发现其内部包含了自我和他人信念的表征，这些表征对社会推理过程具有关键作用，同时在不同因果推理模式的多种社会推理任务中表现出潜在的泛化能力。

Feb, 2024

大型语言模型在人机交互和人工智能方面的能力使他们能够以自然语言进行对话和推理，现在人们对于这些模型是否具备心智理论（ToM）的能力，即推理他人心理和情感状态的核心能力，产生了越来越多的兴趣。本研究通过对人类心智理论的角色和影响的文献进行探讨，识别出 LLM ToM 在个体和集体层面与人类互动中的关键领域，并指出了每个领域中所涉及的机会与风险。在个体层面上，本文考虑了 LLM ToM 在目标规范、对话适应、共情和拟人化方面的表现方式。在群体层面上，本文考虑了 LLM ToM 如何促进集体调适、合作或竞争以及道德判断。该研究阐述了一系列潜在的影响，并提出了未来研究的最急需关注的领域。

May, 2024

我们通过测试 11 种基于基础模型和指令调整模型的能力来探讨大型语言模型（LLMs）在理解意图和信念（即心智理论）等认知能力方面的程度。我们发现，GPT 系列的调整模型表现优于其他模型和儿童。基础模型大多无法解决心智理论任务，即使有专门的提示。我们认为，语言和心智理论的互相关联可能解释了指令调整模型的增加：奖励考虑到对话者和语境的合作性交流。最后，我们呼吁在 LLMs 中对心智理论保持一个细致的观点。

Oct, 2023

本文介绍了一种使用心理意识理论建立社交智能代理以有效沟通与合作完成任务的方法，通过观察、推断和接收信息，这些代理可以推断他人的心理状态和意图并决定何时、与谁分享自己的意图，最终在两个典型目标导向的多代理任务中展示了优异的性能。

Oct, 2021

该研究介绍了使用大型语言模型在多智能体协调方面的有效性评估，构建了 LLM-Co 框架来使 LLMs 能够进行协调游戏，并展示了 LLMs 在不同方面的评估结果，从而强调了 LLMs 在复杂协调环境中的潜力。

Oct, 2023

本研究为了衡量 Theory of Mind（意念）在语言学习中的影响，在现有 ToM 的版本上，建立了能够融合 ToM 的语言学习代理，并通过实验，证实高度融合 ToM listener 组件的训练，可以在图像指称游戏环境中获得更好的性能，这表明在计算语言习得中进一步结合 ToM 以及儿童语言习得研究的潜在效用。

Mar, 2023

研究分析了大型语言模型 (LLMs) 是否已经具有更高阶的心智理论 (ToM) 社会心智能力，通过引入多阶心智问答手写测试集并将其用于与新收集的成年人基准进行比较，我们发现 GPT-4 和 Flan-PaLM 在总体上达到了成年水平或接近成年水平的 ToM 任务表现，并且 GPT-4 在第六阶推理上超过了成年人的表现。研究结果表明，模型规模和微调在实现 ToM 能力方面存在相互作用，而表现最佳的 LLMs 已经发展出了一种普适的 ToM 能力。鉴于高阶 ToM 在广泛的人类合作和竞争行为中发挥的角色，这些发现对于面向用户的 LLM 应用具有重要意义。

May, 2024