中科院知境團隊釋出「知境」社會心智大模型體系，挑戰 AI 讀解人心瓶頸
為何重要
「社會智慧」將取代單純的引數堆疊，成為通用人工智慧（AGI）的下一個核心賽道，標誌著 AI 從「物理空間」的能力競爭轉向「心智空間」的博弈。對工程師而言，Zing 展示了在不增加算力成本的情況下，透過結構化訓練讓小模型具備高階社會推理能力的路徑；對產業而言，具備社會心智慧力的端側模組（8B/14B）將大幅降低醫療、家庭照護等依賴互動的應用邊緣部署門檻與成本。
面對 GPT-5.5 等大型模型在家庭會議、醫患對話等社會場景中表現生硬，中國科學院計算技術研究所發布「知境」社會心智大模型體系。該體系透過自研 SoMBench 建立能力地圖，並結合 Zing 訓練系統（FLARE 與 OPD）提升模型的情緒理解與人際推理能力。
- SoMBench 將「讀懂人心」拆解為 3 大維度、17 個子維度與 71 項細粒度任務，涵蓋 3,481 個經專家審核的例項。
- Zing-27B 在 5 項權威評測中綜合均值達 79.80，超越 GPT-5.5；Zing-32B 則略領先 DeepSeek-V4-Pro。
- 8B 與 14B 的小引數模型在 HiToM 推理上分別超越同尺寸基座 12% 與 8%，顯示方法優於堆疊引數。
- 提出的 Actio 部署架構透過 PRISM、Starling Memory 等模組，提供顯式心智狀態以支援長期多智慧體協作。