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在ICLR 2026会议上，研究者聚焦同行评审中长期存在的沟通困境：作者虽严谨回应审稿意见、态度谦逊，却仍常难以获得认可，这一过程被喻为“带着镣铐的舞蹈”。为提升回应质量与理解深度，团队提出RebuttalAgent——一种基于心智理论（Theory of Mind）的智能辅助工具，旨在建模审稿人的潜在意图、知识背景与评价逻辑，从而优化作者的回应写作策略。该方法强调学术沟通不仅是信息传递，更是认知协同，为改善评审生态提供了新路径。

在ICLR 2026上，一项突破性研究提出RebuttalAgent——首个将认知科学中“心智理论”（Theory of Mind, ToM）系统引入学术回应（Rebuttal）任务的AI框架。该框架使模型不仅能解析论文技术细节，更能模拟审稿人的知识背景、潜在疑虑与论证逻辑，从而生成兼具战略深度与情感适配性的高质量回复。研究证实，RebuttalAgent显著提升回应的说服力与接受率，标志着AI从“文本生成”迈向“认知协同”的关键一步。