本文介绍了一种神经网络模型MToMnet，用于学习他人的心智状态，提升意图预测的速度和准确性。研究综述了机器心智理论（ToM）的进展，强调标准评估和大规模数据集的重要性。MToMnet在信念预测中表现优异，展示了深度学习在理解人类心理状态方面的潜力。

本文研究了使用机器的“心智理论”来自适应调整对话体系的高层策略。通过测试CraigslistBargain数据集，发现心智推理方法在混合对手情况下比基线方法表现更一致。同时，发现我们的模型在与不同类型对手进行谈判时表现出不同的行为。