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该研究使用计算建模和经济博弈评估大型语言模型中的心理化能力，发现像GPT-5这样的模型展现出能够超越人类表现的适应性推理。
论文表明，在开放式心智理论追踪中，不完整的参考集可以逆转校准排名，并提出了使用人工飞行员修正评估的方法。
本文介绍了Argus，一个基于智能体的框架，用于生成具有说服力的论证。它使用Theory-of-Mind来建模受众信念，整合修辞策略和知识基础，并在评估中展示了优于基线的性能。
The paper proposes an Inverse Theory of Mind (IToM) pipeline that infers user beliefs, preferences, and decision-making traits from observed interactions, using LLM-driven counterfactual reasoning to synthesize structured user personas for adaptive content recommendation across modalities, including a VisionOS spatial banking app.
本文将对偏好的奖励学习重新定义为人机自主团队问题，指出知道目标的教师能够设计出比学习者驱动的查询选择更高效的训练示例。文章引入了带有二阶心理理论的理解陈述，以保持教师对学习者模型的同步，并通过仿真表明该方法优于学习者主导的选择。
本文研究了测试时的强弱能力迁移，表明更强的模型能够构建推理时框架，在不进行参数更新的情况下，使较弱模型的性能近乎翻倍。
这篇arXiv论文评估了推理型大语言模型的心智理论能力，发现其对提示变化和任务扰动的稳健性有所提高。作者将这一增益解读为支持基于稳健性的解释，而非新的ToM特定能力。
研究人员评估了九个前沿视觉-语言模型在两个心理理论任务（Keysar指导者任务和Frith-Happé动画三角形）中的表现，发现模型在不同任务间呈现碎片化、不一致的ToM特征，而非匹配单一的成人参照组。模型在指导者任务上倾向于像儿童一样犯以自我为中心的错误，并在三角形任务上像高功能自闭症成人一样低估意图归因。
一篇论文表明，安全微调抑制了语言模型对自身及其他实体具有心智的归因，而通过引导意识表征可恢复类似人类的信念与价值观，且不损害心智理论能力。
介绍MeetingToM，这是一个用于评估多模态大语言模型在多参与者会议中进行心智理论推理的基准，包含个体、二元和群体层面的任务，包括伪共识检测。
本文探讨了语言模型如何将角色的信念与现实分离，发现它们使用共享值槽来存储属性值，并在查询位置使用路由器来选择读取的框架（信念或现实）。它识别出断言信念和衍生信念的两条路径，并表明该值槽本身不携带信念-现实标签；分离存在于解耦的路由子空间中。
MafiaScope是一个开放测试平台，利用社交推理游戏Mafia非侵入式地实时探测LLM智能体的信念，通过结构化探测问题、交互式可视化和反事实回放，实现对机器心智理论的细粒度分析。
本文介绍了非对话规划心智理论（NCP-ToM）及新型评估框架NCP-ExploreToM，旨在评估LLMs能否通过行动而非对话诱导其他智能体产生特定信念状态。在600个任务中对前沿模型与人类进行测试，GPT-5成功率达到约80%，优于人类，但所有模型在错误信念状态任务上表现更差。
本文研究了Transformer语言模型在不同训练阶段中情境建模与心理化能力的涌现，发现错误信念任务的表现依赖于模型大小和训练量，在预训练后期才出现，并且在非事实性动词下表现出脆弱性。
介绍了一种包含小丑角色的三方狼人杀社交推理游戏变体，用于评估大语言模型的多跳心智理论。实验表明，当前模型难以应对反向激励机制，暴露了其在对手效用推理方面的局限性。
本文介绍了Theory of Mind Utility (ToM-U)，一种通过构建Local Epistemic World Models (LEWMs)来推断他人认知状态的形式化计算层级规范。它不同于Bayesian ToM和模拟理论，提供了一种领域无关的信念推断机制，而不依赖于算法实现。
介绍RecToM，一种推理时框架，通过递归视角构建来建模嵌套信念，用于大语言模型的心理理论推理，在多个基准上取得了最先进的性能。
MindZero 提出了一种自监督强化学习框架，用于训练多模态大语言模型，使其能够高效且鲁棒地进行在线心智推理，而无需心智状态标注，在准确性和效率上均优于基于模型的方法。
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。