使用场景
研究人员利用 Elimination Game 测试不同语言模型在社交推理和欺骗能力上的表现，为模型优化提供数据支持。
教育机构将其作为教学工具，帮助学生理解 AI 在复杂社交场景中的行为模式。
开发者通过该框架评估和改进自研语言模型的策略选择和社交互动能力。
产品特色
模拟多玩家竞争环境，测试模型在社交博弈中的综合能力。
支持公开讨论和私下交流，模拟真实社交场景中的信息传递。
通过投票淘汰机制，评估模型的策略性决策和社交推理能力。
提供详细的评估指标，包括背叛率、陪审团说服力等，全面衡量模型表现。
支持多种语言模型参与测试，为 AI 研究提供丰富的实验数据。
使用教程
1. 访问 Elimination Game 的官方网站或 GitHub 仓库，了解测试框架的基本信息和使用指南。
2. 准备参与测试的语言模型，确保其能够与测试框架兼容并进行交互。
3. 在测试环境中运行 Elimination Game，设置玩家数量、游戏轮数等参数。
4. 观察模型在游戏中的表现，记录公开讨论、私下交流和投票淘汰等环节的数据。
5. 根据测试结果，分析模型的社交推理、策略选择和欺骗能力，并根据评估指标进行优化。
