神经科学与认知科学
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这篇论文讨论人类在动态社会互动中如何根据对手的复杂程度调整“心智化”策略。作者把互动博弈、计算建模和 fMRI 结合起来，追踪人在博弈过程中如何更新对他人心智的估计。
核心新意在于它不仅报告某些脑区与心智化有关，而是给出了一个可操作的神经签名，用来刻画个体对社会复杂度变化的适应幅度，并展示这种神经模式对现实中的社交灵活性具有外推预测价值。
这篇论文非常适合仓库的认知科学 / 社会认知主线。它补上了“社会推理如何动态适应”这一块，比单纯的静态 ToM 研究更强，也和计算认知模型结合得较紧。
它不被提到更高等级，是因为主要贡献仍然是认知神经科学层面的机制识别，而不是提出一个能广泛迁移到 AI 训练、评测或系统设计的新框架。