当人类合作时，他们经常通过言语交流和非语言诉讼来协调自己的活动，并使用此信息推断共同的目标和计划。我们如何建模这种推论能力？在本文中，我们介绍了一个合作团队的模型，其中一个代理人（校长）可以将有关其共同计划的自然语言指示传达给另一个代理人，助手，使用GPT-3作为指导说法的可能性功能。然后，我们展示了第三人称观察者如何通过采取行动和指令的多模式贝叶斯逆计划来推断团队的目标，从而在代理人将采取行动并合理地实现目标的情况下计算后验分布对目标的后验分配。我们通过将这种方法与多代理网格世界中的人类目标推断进行比较来评估这种方法，发现我们的模型的推论与人类的判断非常紧密相关（r =0。96）。与仅采取行动的推论相比，我们发现指示会导致更快，不确定的目标推断，从而强调了言语交流对合作社的重要性。引言为了度过合作生活，像我们本身这样的社会代理人必须将口头和非语言信息同时整合到他人思想的连贯理论中，从而推断出有关共享或个人目标和计划的推论，这些目标和计划可以用作合作行动的指导。是什么解释了人类的这种推论能力，如何才能告知合作AI系统的表现？2017）。我们通过基于认知能力的悠久传统来迈出答案的步骤，即人类语言和行动将其视为贝叶斯解释的过程：一方面，贝叶斯理论理论（BTOM）认为，人类通过推断出这些行动来推断这些行动，这些行动将这些行动推断为这些行动，这些行动将这些行动解释为理性（Baker，saxe，saxe and saxe and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and 2009;另一方面，比率语音法案（RSA）理论表明，人类不仅在裸语义上，而且是他们所暗示的务实意图（Goodman andStuhlmüller2013; Goodman and Frank 2016）。由于这些框架中的每个框架都是根据贝叶斯的范围而在精神状态上提出的，这些状态可能会解释观察到的