Mind2Dialogue: Training Human-Aware Language Models by Simulating User Mental States

• 类型：arxiv
• 标识：2609.15972
• 链接：https://arxiv.org/abs/2609.15972
• 主分类：engineering
• 形态：method
• 被引：1
• 被引来源：Semantic Scholar
• S2被引：1
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：The Mind2Dialogue framework proposes a psychology-guided simulator that preserves personal characteristics while updating mental states through interaction to generate coherent conversations, and trains models on the Oracle's well-informed responses to assist users without direct access to their mental states at deployment.
• OpenAlex ID：W7213348095
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2609.15972
• DOI：10.48550/arxiv.2609.15972
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2609.15972
• OpenAlex更新：2026-09-17
• 副分类：multimodal
• 待LLM分类：否
• 标题中文：Mind2Dialogue:通过模拟用户心理状态训练具备人类感知能力的语言模型
• TLDR中文：Mind2Dialogue 框架提出了一个心理学引导的模拟器，在交互过程中保留个人特征并更新心智状态以生成连贯对话；通过对 Oracle 信息充分的回复进行训练，使模型在部署时无需直接访问用户心智状态即可提供帮助。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-09-16-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [OpenAlex backfill]
• [S2 enrich]