本文第一作者为韩沛煊，本科毕业于清华大学计算机系，现为伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）计算与数据科学学院一年级博士生，接受 Jiaxuan You 教授 指导。其主要研究方向为：大语言模型的安全性及其在复杂场景中的推理。 说服，是影响他人信念、态度甚至行为的过程，广泛存在于人类社会之中。作为一种常见而复杂的交流形式，这一颇具挑战的任务也自然地成为了日趋强大 的大语言模型的试金石。 人们发现，顶尖大模型能生成条理清晰的说服语段，甚至在 Reddit 等用户平台以假乱真，但大模型在心智感知方面的缺失却成为了进一步发展说服力的瓶 颈。 成功的说服不仅需要清晰有力的论据，更需要精准地洞察对方的立场和思维过程。这种洞察被心理学称为「心智理论」（ToM），即认识到他人拥有独立的 想法、信念和动机，并基于此进行推理。这是人类与生俱来的认知能力，而大模型在对话中却往往缺乏心智感知，这导致了两个显著的缺陷： 为解决这一问题，伊利诺伊大学香槟分校的研究者提出了 ToMAP（Theory of Mind Augmented Persuader），一种引入「心智理论」机制的全新说服模 型，让 AI 更能「设身处地」从对方的角度思考， ...