論文の概要: Beyond Words: Evaluating and Bridging Epistemic Divergence in User-Agent Interaction via Theory of Mind

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13832v1
• Date: Sat, 14 Feb 2026 16:01:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 14:17:28.449445
• Title: Beyond Words: Evaluating and Bridging Epistemic Divergence in User-Agent Interaction via Theory of Mind
• Title（参考訳）: 言葉を超えて:心の理論によるユーザ・エージェントインタラクションにおける認識の多様性の評価とブリッジング
• Authors: Minyuan Ruan, Ziyue Wang, Kaiming Liu, Yunghwei Lai, Peng Li, Yang Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は急速に発展し、汎用タスクと専門タスクの両方に広く応用されている。 意図や指示が不正確に伝達されるとき、彼らは依然として、真のユーザニーズを理解し、応答するのに苦労しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.740788873949471
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have developed rapidly and are widely applied to both general-purpose and professional tasks to assist human users. However, they still struggle to comprehend and respond to the true user needs when intentions and instructions are imprecisely conveyed, leading to a divergence between subjective user believes and true environment states. Resolving this epistemic divergence requires Theory of Mind (ToM), yet existing ToM evaluations for LLMs primarily focus on isolated belief inference, overlooking its functional utility in real-world interaction. To this end, we formalize ToM for LLMs as a mechanism for epistemic divergence detection and resolution, and propose a benchmark, \benchname, to assess how models reconcile user beliefs and profiles in practice. Results across 11 leading models reveal a significant limitation to identify underlying cognitive gaps that impede task success. To bridge this gap, we further curate a trajectory-based ToM dataset linking belief tracking with task-related state inference. The model trained on this data via reinforcement learning shows consistent improvement in reasoning about user mental states, leading to enhanced downstream performance. Our work highlights the practical value of ToM as an essential interaction-level mechanism rather than as a standalone reasoning skill.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は急速に発展し、人間のユーザを支援する汎用タスクと専門タスクの両方に広く応用されている。 しかし、意図や指示が不正確に伝達された場合、彼らは依然として真のユーザニーズを理解し、答えることに苦慮しているため、主観的ユーザ信条と真の環境状態の相違が生じる。 これを解決するためには、心の理論(ToM)が必要であるが、LLMに対する既存のToM評価は主に、現実世界の相互作用における機能的有用性を見越して、孤立した信念推論に焦点を当てている。 そこで我々は,LLMのToMを,疫学的な発散検出と解決のメカニズムとして定式化し,モデルが実際にユーザ信念やプロファイルをどのように整合させるかを評価するベンチマークである‘benchname’を提案する。 11つの主要なモデルにまたがる結果は、タスクの成功を妨げる基礎となる認知的ギャップを特定するために、重大な制限が示される。 このギャップを埋めるため,信頼度追跡とタスク関連状態推論をリンクするトラジェクトリベースのToMデータセットをさらにキュレートする。 このデータに基づいてトレーニングされたモデルは、ユーザ精神状態の推論において一貫した改善が見られ、下流のパフォーマンスが向上する。 我々の研究は、スタンドアローンの推論スキルというよりは、本質的な相互作用レベルメカニズムとしてのToMの実践的価値を強調します。

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