圖形貝葉斯推理

深度分析

結合圖形資訊與貝葉斯推理的語言模型在 Avalon 桌遊 AI 中突破性能

本研究探討大型語言模型在社會推理遊戲 Avalon 中的表現限制，提出結合圖形資訊的貝葉斯推理框架以外部化信念推斷，並保留語言模型的文字理解功能。實驗證明此混合方法在與更大型模型的對戰中保持競爭力，且在受控的人類對戰中取得 67% 的勝率並獲得較高質性評分。