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这篇论文表明，在隐藏身份游戏《阿瓦隆》中，加入之前的游玩对话上下文能显著提升基于大语言模型（LLM）的欺骗性陈述检测效果，准确率相比仅使用单条消息的方法最高可提高31%。
本文介绍了一种可微分的基于信念的对手塑造（D-BOS）方法，这是一种一阶方法，将观察者的信念视为被塑造的状态，并通过信念更新动态进行微分，从而允许在隐藏角色多智能体环境中，最优策略自然地源于环境的奖励结构。