BEDA: Estimación de Creencias como Restricciones Probabilísticas para la Ejecución de Actos de Diálogo Estratégicos
BEDA: Belief Estimation as Probabilistic Constraints for Performing Strategic Dialogue Acts
December 31, 2025
Autores: Hengli Li, Zhaoxin Yu, Qi Shen, Chenxi Li, Mengmeng Wang, Tinglang Wu, Yipeng Kang, Yuxuan Wang, Song-Chun Zhu, Zixia Jia, Zilong Zheng
cs.AI
Resumen
El diálogo estratégico requiere que los agentes ejecuten actos de diálogo distintos, para lo cual la estimación de creencias es esencial. Si bien trabajos anteriores a menudo estiman las creencias con precisión, carecen de un mecanismo fundamentado para utilizar dichas creencias durante la generación. Cerramos esta brecha formalizando primero dos actos centrales, Adversario y Alineación, y operacionalizándolos mediante restricciones probabilísticas sobre lo que un agente puede generar. Instanciamos esta idea en BEDA, un marco que consta del conjunto de mundos, el estimador de creencias para la estimación de creencias y el generador condicional que selecciona actos y materializa enunciados coherentes con las creencias inferidas. En tres escenarios, Conditional Keeper Burglar (CKBG, adversario), Mutual Friends (MF, cooperativo) y CaSiNo (negociación), BEDA supera consistentemente a líneas de base sólidas: en CKBG mejora la tasa de éxito en al menos 5.0 puntos entre backbones y en 20.6 puntos con GPT-4.1-nano; en Mutual Friends logra una mejora promedio de 9.3 puntos; y en CaSiNo alcanza el acuerdo óptimo en relación con todas las líneas de base. Estos resultados indican que plantear la estimación de creencias como restricciones proporciona un mecanismo simple y general para un diálogo estratégico confiable.
English
Strategic dialogue requires agents to execute distinct dialogue acts, for which belief estimation is essential. While prior work often estimates beliefs accurately, it lacks a principled mechanism to use those beliefs during generation. We bridge this gap by first formalizing two core acts Adversarial and Alignment, and by operationalizing them via probabilistic constraints on what an agent may generate. We instantiate this idea in BEDA, a framework that consists of the world set, the belief estimator for belief estimation, and the conditional generator that selects acts and realizes utterances consistent with the inferred beliefs. Across three settings, Conditional Keeper Burglar (CKBG, adversarial), Mutual Friends (MF, cooperative), and CaSiNo (negotiation), BEDA consistently outperforms strong baselines: on CKBG it improves success rate by at least 5.0 points across backbones and by 20.6 points with GPT-4.1-nano; on Mutual Friends it achieves an average improvement of 9.3 points; and on CaSiNo it achieves the optimal deal relative to all baselines. These results indicate that casting belief estimation as constraints provides a simple, general mechanism for reliable strategic dialogue.