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很合理，因为模型学习的本身就是人类的语料库 这里只是简单列举了三篇，并不全面，仅仅用于参考了解。三篇文章希望提供的角度如下： 第篇举例了如何利用心理理论来构建和优化提示词，从而提升模型在特定场景的能力； 第二篇论文则让模拟了人的思考过程，让其具备反思能力从而使其实现更加拟人的行为与表达； 第三篇则是从提示词效果提升的角度发现，和人样，输出能力会被情感表达所影响。


不同研究者的测评方法、标准、角度都是不同的，这些论文观点更多地是提供个思考方向，不能全然相信，还是需要结合实际情况 . 相关研究 利用推理链优化提示词 () 远见与反应 ，测试检验在错误信念推断场景上有显著的能力提升。


策略针对的场景举例如下，小男孩将巧克力条放入绿橱柜，在小男 以色列电报手机号码列表 孩不在时，女士将其转移了位置，小男孩现在回来了（这就是个错误信念场景，此时，模型要输出什么？ 针对这种场景过去常利用心理理论--（根据他人的心理状态决定适当的行动来对模型进行测试，检验模型是否能做出理解推断，这篇文章更进步，目标是要求模型将理解转化为有益行为，让模型基于心理活动做出行动 。


由此文章提出了个基于 的推理范式，并构建了结构化的，并在错误信念场景下（如开头提到的场景验证得到了不错的效果。


预见（促使模型根据观察预测未来事件； 反思（模型反思哪种行动选择更能帮助人物应对潜在挑战。 作者构建的如下此外，这篇文章指出在推理上，相对于问题拆解与常识假设，心理理论的推理方式能帮助能达到更好的效果。


分层思考 反思性语言编程：论文链接：:.. 这篇文章让进行自我反思和规划，通过让其反思自己的个性、对收到信息的情感以及未来的计划策略，让其实现更加丰富拟人的互动。


（不细写了，看原文 以下是作者提供的：论文链接： 这篇文章的作者们提出了的概念，即将情感激励的词汇引入，并得到了模型结果的显著提升。