論文の概要: Dancing in Chains: Strategic Persuasion in Academic Rebuttal via Theory of Mind

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15715v1
• Date: Thu, 22 Jan 2026 07:36:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.527154
• Title: Dancing in Chains: Strategic Persuasion in Academic Rebuttal via Theory of Mind
• Title（参考訳）: 鎖のダンシング--心の理論による学術的反論の戦略的説得
• Authors: Zhitao He, Zongwei Lyu, Yi R Fung,
• Abstract要約: RebuttalAgentを紹介します。それは、心の理論(ToM)における学術的貢献を基礎とする最初の枠組みです。 トレーニングプロセスは2段階で構成されており,まずエージェントにToMに基づく分析と戦略的計画能力を持たせるための微調整フェーズを監督する。 信頼性と効率のよい自動評価を行うため,100万以上のマルチソース・リビュータルデータからトレーニングした特殊評価器Rebuttal-RMを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.964424546439509
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Although artificial intelligence (AI) has become deeply integrated into various stages of the research workflow and achieved remarkable advancements, academic rebuttal remains a significant and underexplored challenge. This is because rebuttal is a complex process of strategic communication under severe information asymmetry rather than a simple technical debate. Consequently, current approaches struggle as they largely imitate surface-level linguistics, missing the essential element of perspective-taking required for effective persuasion. In this paper, we introduce RebuttalAgent, the first framework to ground academic rebuttal in Theory of Mind (ToM), operationalized through a ToM-Strategy-Response (TSR) pipeline that models reviewer mental state, formulates persuasion strategy, and generates strategy-grounded response. To train our agent, we construct RebuttalBench, a large-scale dataset synthesized via a novel critique-and-refine approach. Our training process consists of two stages, beginning with a supervised fine-tuning phase to equip the agent with ToM-based analysis and strategic planning capabilities, followed by a reinforcement learning phase leveraging the self-reward mechanism for scalable self-improvement. For reliable and efficient automated evaluation, we further develop Rebuttal-RM, a specialized evaluator trained on over 100K samples of multi-source rebuttal data, which achieves scoring consistency with human preferences surpassing powerful judge GPT-4.1. Extensive experiments show RebuttalAgent significantly outperforms the base model by an average of 18.3% on automated metrics, while also outperforming advanced proprietary models across both automated and human evaluations. Disclaimer: the generated rebuttal content is for reference only to inspire authors and assist in drafting. It is not intended to replace the author's own critical analysis and response.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は研究ワークフローの様々な段階に深く統合され、目覚ましい進歩を遂げてきたが、学術的な反論は依然として重要で未解明の課題である。 これは、反論は単純な技術的な議論ではなく、厳密な情報非対称性の下での戦略的コミュニケーションの複雑なプロセスであるからである。 結果として、現在のアプローチは表面レベルの言語学をほとんど模倣し、効果的な説得に必要な視点決定の必須要素を欠いているため、苦労している。 本稿では、ToM-Strategy-Response (TSR) パイプラインを通じて運用され、レビューの精神状態をモデル化し、説得戦略を定式化し、戦略的な応答を生成する。 エージェントを訓練するために、新しい批判と再定義アプローチによって合成された大規模なデータセットであるRebuttalBenchを構築した。 トレーニングプロセスは,ToMに基づく分析と戦略的計画能力を備えたエージェントを調整した微調整フェーズから始まり,拡張性のある自己改善のための自己回帰機構を活用する強化学習フェーズと,2段階からなる。 信頼性と効率的な自動評価のために,マルチソース・リビュータルデータの100K以上のサンプルに基づいて訓練された特殊評価器であるRebuttal-RMを開発し,強力な判定器であるGPT-4.1を超越した人間の選好との整合性を実現する。 大規模な実験では、RebuttalAgentは自動化されたメトリクスで平均18.3%、自動化された評価と人的評価の両方で先進的なプロプライエタリなモデルよりも大幅に優れている。 Disclaimer: 生成されたリビューコンテンツは、著者を刺激し、ドラフトを補助するためにのみ参照されます。 著者自身の批判的分析と反応を置き換えることを意図していない。

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