ToM2Vec：用连续心智向量让LLM智能体推断队友潜在状态

UNC教堂山分校团队联合Cisco与UT Austin发布ToM2Vec论文，以连续潜在推理向量编码队友心智理论，同时保留多个假设。训练时从队友CoT轨迹均匀抽取10个隐状态向量作为监督目标；该方法在五个多智能体任务上超越已训练和未训练的语言化ToM基线，并可迁移到未见过的伙伴模型。