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来自有限样本的无限结果：开放式目标推断作为自下而上提议的自上而下贝叶斯滤波
我们引入了一种序贯蒙特卡洛模型来推断开放式目标，该模型将自上而下的贝叶斯逆向规划与基于共现子目标统计的自下而上采样相结合，并验证了该模型在目标推断任务中的优越性能。
PDF4 days ago
推理行动：通过先发制人评估和人类反馈为基于 LLM 的代理商推断安全行动
LLM agents with InferAct approach can proactively detect and prevent potential errors, ensuring safe and reliable operat
PDF11 days ago
通过心灵之眼理论：用多模态视频和大型语言模型阅读思维
大型多模态模型能否拥有类似人类的情感和社交推理能力，以及这是如何实现的？近期研究已经发现了大型语言模型的浮现理论推理能力。通过解决各种基于文本的涉及认知理论（如人类信念、欲望和意图）的任务，语言模型能够推理人们的心理状态。然而，人类的推理能
PDFa month ago
贝叶斯心智理论中关于信念的语言基础
通过对 Bayesian 心智模型的建模，该论文解释了人类相信陈述的语义，解释了人类对他人目标和信念的归属，并证明了心智理论对信念语义的重要性。
PDF5 months ago
大型语言模型与具备心智理论的智能体相距多远？
人类可以从观察中推断他人的心理状态，然后从实用角度出发对这些推断进行干预。针对大型语言模型（LLMs）的新的评估范式 ——Thinking for Doing（T4D）要求模型将对他人心理状态的推断与社交情境中的行动联系起来。我们提出了一种
PDF10 months ago
ECHo：基于人类中心推理的事件因果推断
该论文介绍了一种基于真实世界人类推断信息的诊断数据集 ECHo，旨在通过理论设计闭环链来评估当前人工智能系统的信息推理能力。该系统在零 - shot 视觉和语言理解中融合了各类大型基础模型，并进一步通过三个不同的任务来证明 ECHo 作为一
PDFa year ago
通过提示提高大型语言模型的心理理论表现
本研究探讨在理解人的常识推理问题中，如何通过上下文学习和人类反馈和增强学习的方法来提高 LLMs（大型语言模型）的表现，结果表明适当的提示可以增强 LLMs ToM（心理理论）推理能力，这也强调了 LLMs 认知能力的依赖于上下文。
PDFa year ago
一名 AI 地牢大师的指南：学习在龙与地下城（Dungeons and Dragons）中使用意图和心智理论进行对话和指导
该研究提出了一个基于角色扮演游戏 Dungeons and Dragons 的新任务 G4C（Goal-driven Guidance Generation in Grounded Communication），通过满足学习者的目标来培养具
PDF2 years ago
以电影中的少样本人物理解为评估元学习理论
本研究填补现有研究中忽略的人类理解角色的心理状态（即人类心智理论）的元学习本质，创造了一个基于电影脚本的语言理解基准评估，要求模型在新电影的几个初始场景中快速理解角色，我们的人类研究验证了人类可以推理角色的心理状态，但目前的度量学习和元学习
PDF2 years ago
ICML通过建模心理理论实现少样本语言协调
该研究探讨了几颗子任务的语言协调，通过群体与不同的语言能力代理进行快速交流，提出了使用 ToM 建立代理人之间交流的重要性，实验表明使用 ToM 建立指令可以更好地执行交流任务。
PDF3 years ago
太多厨师：用贝叶斯推理协调多智能体合作
本文提出了一种基于 Bayesian Delegation 的分散式多智能体学习机制，通过逆向规划实现智能体对他人潜在意图的快速推断，实现协调和合作，展示在多智能体马尔可夫决策过程中的成功应用。
PDF4 years ago