ToM2Vec：连续心智理论token协调多智能体

Nithin Sivakumaran 等作者提出 ToM2Vec，让多智能体在隐空间中用固定预算的连续推理 token 学习抽象的心智理论（ToM）。训练时以伙伴的真实想法作为监督信号；测试时各智能体生成 ToM token，用来调节自身的思考与行动。 该方法的思路是：把对伙伴心理状态的推断压缩进连续 token，而不是用显式文本推理；作者称这样能在多智能体协调中形成抽象的心智理论表示。目前报道只给出方法设计与评估框架，未披露具体任务、对比基线和量化结果。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。