深度分析 GOOD：以大型語言模型於 Open‑Universe 協助博弈中動態推理開放式目標的代理設計 本文提出「開放宇宙協助博弈」（Open‑Universe Assistance Games，OU‑AG）與 GOOD（GOals from Open‑ended Dialogue）方法，針對無窮且會演化的人類目標空間，讓代理在互動中以自然語言抽取、生成、修剪並排序目標假設，並用貝塔分布估計可信度以驅動行動決策。
