Do frontier vision-language models present a coherent Theory-of-Mind (ToM) profile across tasks, matching the same human reference group, or does that profile fragment from one paradigm to the next? We evaluate a shared panel of nine frontier VLMs on two psychology-derived benchmarks: the Keysar Director Task (visual perspective-taking under egocentric interference) and the Frith-Happé animated triangles scored with the Castelli rubric (intention attribution from pure motion). On the Director Task, without chain-of-thought, the panel makes the egocentric error on 78\% of trials like children rather than adults; variation is substantial across models, and reasoning rescues several models. On the triangles, the panel under-attributes intention: its ToM profile sits more than three times closer to the high-functioning-autistic-adult (HF-ASD) mean than to the typical-development-adult (TD) mean, while Goal-Directed and Random stay near TD. No model is nearest TD on both tasks; the model that looks adult-like on the Director Task falls on the HF-ASD side on the triangles, and the most TD-like model on the triangles is child-like on the Director Task. We report group-level descriptions, not diagnostic labels for any model.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【CVPR2022】跨模态检索的协同双流视觉语言预训练模型
专知会员服务
21+阅读 · 2022年4月21日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
跨越注意力:Cross-Attention
我爱读PAMI
172+阅读 · 2018年6月2日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
7+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
3+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
4+阅读 · 8月31日
受限仓库多智能体取送中的动态安全等待点选择
《国防技术管理》印度智库报告最新45页
专知会员服务
5+阅读 · 8月28日
《美陆军最新条令:保障行动》
专知会员服务
5+阅读 · 8月28日
算法战场:人工智能如何重新定义军事力量
专知会员服务
8+阅读 · 8月28日
相关VIP内容
【CVPR2022】跨模态检索的协同双流视觉语言预训练模型
专知会员服务
21+阅读 · 2022年4月21日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员