social-intelligence

提出人机协同演化动力学框架（HACD-H），作为人机交互的形式化模型，整合了情感适应、关系组织、社会记忆和人格一致性。结果表明，社会智能源于长期社会认知协同演化。

本文提出MODF-SIR，一个基于轻量级多模态大语言模型的多智能体协作框架，用于社会智能推理。它采用知识蒸馏、长尾事件提取和测试时自适应，以更少的训练数据实现了最先进的结果。

Humalike 是一款为AI智能体增加社交智能的产品，使其在交互中更具人性化。

本文提出了一个新的基准，旨在评估AI系统的社交智能，衡量其理解和响应社交线索与互动的能力。

本文提出OSCToM，一种RL引导的方法，用于生成对抗数据以测试LLM中的嵌套信念冲突，在FANToM等基准上改进了心智理论推理。

SAVOIR框架将合作博弈论与Shapley值应用于语言智能体训练，显著提升其社交智能，在SOTOPIA基准上刷新SOTA，并达到GPT-4o水平。