简介:

大规模生成多样且具有挑战性的心理理论数据的框架

功能:

生成故事背景:使用story_context_generator.py脚本生成故事背景。

执行A*搜索:通过story_structure_searcher.py脚本执行A*搜索,以产生复杂的故事结构。

填充生成的故事:利用story_structure_infiller.py脚本填充生成的故事。

统计分析:通过compute_statistics.py脚本对生成的数据进行统计分析。

功能测试:运行tests_belief_tracker.py和tests_story_structure_infiller.py进行功能测试。

模型加载:使用VLLM(大型语言模型)加载和运行模型。

需求人群:

"目标受众为研究人员、开发者和教育机构,他们可以利用ExploreToM生成的数据来训练和评估心理理论推理的模型,进而提升人工智能在理解人类心理状态方面的能力。"

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