三方狼人杀:为LLMs引入Jester角色的多跳心智理论

Triadic Werewolf: A Jester Role for Multi-Hop Theory of Mind in LLMs

精选理由

这篇论文让AI玩三方狼人杀,发现GPT-4.1狼人总犯傻投票出Jester,而DeepSeek学会了装可疑又不露馅。想看看AI怎么玩心眼?读它。

AI 摘要

研究者将狼人杀游戏扩展为三方博弈,加入Jester角色,其获胜条件是被投票出局,与狼人和村民的效用函数完全相反。在GPT-4.1、DeepSeek-V3.1和Llama-3.3-70B上进行了60局测试,Jester胜率达60-70%,狼人胜率从未超过20%。GPT-4.1控制的狼人常在第一天投票出Jester,构成严格的自毁行为。自学习机制对DeepSeek和Llama有帮助,但对GPT-4.1有害,且成本落在村民而非狼人身上。只有DeepSeek学会了看起来可疑但不故意可疑的微妙策略,在自循环中获益最大。

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研究者将狼人杀游戏扩展为三方博弈,加入Jester角色,其获胜条件是被投票出局,与狼人和村民的效用函数完全相反。在GPT-4.1、DeepSeek-V3.1和Llama-3.3-70B上进行了60局测试,Jester胜率达60-70%,狼人胜率从未超过20%。GPT-4.1控制的狼人常在第一天投票出Jester,构成严格的自毁行为。自学习机制对DeepSeek和Llama有帮助,但对GPT-4.1有害,且成本落在村民而非狼人身上。只有DeepSeek学会了看起来可疑但不故意可疑的微妙策略,在自循环中获益最大。

arXiv: DeepSeekTheory-of-mind evaluations of large language models typically use dyadic social-deduction games, where every observable cue points to a single hidden side, so a model with strong language priors can score well without ev