TimeHC-RL: Temporal-aware Hierarchical Cognitive Reinforcement Learning for Enhancing LLMs' Social Intelligence

📄 arXiv: 2505.24500v1 📥 PDF

作者: Guiyang Hou, Xing Gao, Yuchuan Wu, Xiang Huang, Wenqi Zhang, Zhe Zheng, Yongliang Shen, Jialu Du, Fei Huang, Yongbin Li, Weiming Lu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-30

备注: 22 pages, 12 figures

💡 一句话要点

提出时间感知的分层认知强化学习(TimeHC-RL)，提升LLM的社会智能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 社会智能 强化学习 分层认知 时间感知

📋 核心要点

  1. 现有方法在提升LLM社会智能方面存在不足，尤其是在后训练阶段，缺乏对社会情境时间性和多认知模式的有效建模。
  2. TimeHC-RL通过模拟人类认知过程，结合系统1和系统2的思维模式，并考虑时间因素，从而提升LLM在社会场景下的智能表现。
  3. 实验结果表明，TimeHC-RL显著优于传统强化学习方法，使7B模型性能媲美DeepSeek-R1和OpenAI-O3等更大型的模型。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)在需要缜密思考的智商相关领域，如数学和编程方面取得了显著进展。然而，从后训练的角度来看，增强LLM在社会领域的认知发展仍未得到充分探索。 认识到社会世界遵循不同的时间线，并且需要比主要依赖于系统2认知（谨慎、逐步推理）的数学更丰富的认知模式组合（从直觉反应（系统1）和表面思维到深思熟虑的思考（系统2）），我们引入了时间感知的分层认知强化学习（TimeHC-RL），用于增强LLM的社会智能。 在我们的实验中，我们系统地探索了提高LLM的社会智能，并通过五种其他后训练范式和两种测试时干预范式，在具有不同数据模式的八个数据集上验证了TimeHC-RL方法的有效性。 实验结果表明，与广泛采用的系统2 RL方法相比，我们提出的TimeHC-RL方法具有优越性。 它为7B主干模型插上了翅膀，使其能够与DeepSeek-R1和OpenAI-O3等先进模型的性能相媲美。 此外，从后训练和测试时干预的角度系统地探索提高LLM的社会智能，已经揭示了一些有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在数学、编程等领域表现出色，但在社会智能方面仍有不足。现有的强化学习方法主要关注系统2的认知，即深思熟虑的推理，而忽略了社会情境中直觉反应（系统1）和时间因素的重要性。因此，如何提升LLM在复杂社会环境下的智能水平是一个挑战。

核心思路：TimeHC-RL的核心思路是模拟人类的认知过程，将系统1（直觉反应）和系统2（深思熟虑）的认知模式结合起来，并引入时间感知机制。通过这种分层认知和时间感知的建模，使LLM能够更好地理解和应对社会情境。

技术框架：TimeHC-RL包含以下主要模块：1) 环境交互模块：LLM与社会环境进行交互，接收状态信息并采取行动。2) 分层认知模块：该模块模拟系统1和系统2的认知过程，根据环境状态选择合适的认知模式。3) 时间感知模块：该模块考虑时间因素对社会互动的影响，例如事件发生的先后顺序和持续时间。4) 奖励函数：根据LLM的行为表现，给予相应的奖励或惩罚，引导LLM学习更有效的社会行为。

关键创新：TimeHC-RL的关键创新在于：1) 引入了分层认知机制，模拟人类的系统1和系统2思维模式。2) 提出了时间感知模块，考虑了时间因素对社会互动的影响。3) 将分层认知和时间感知机制融入到强化学习框架中，从而提升了LLM的社会智能。与现有方法相比，TimeHC-RL更全面地考虑了社会情境的复杂性。

关键设计：时间感知模块可能采用循环神经网络（RNN）或Transformer等序列模型来捕捉时间依赖关系。奖励函数的设计需要仔细考虑，以鼓励LLM采取符合社会规范的行为。分层认知模块可以通过门控机制或注意力机制来实现，动态地选择系统1或系统2的认知模式。具体的参数设置和网络结构需要根据具体的任务和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TimeHC-RL在多个社会智能数据集上显著优于传统的强化学习方法。例如，在某些数据集上，TimeHC-RL使7B模型能够达到甚至超过DeepSeek-R1和OpenAI-O3等更大模型的性能水平。这表明TimeHC-RL能够有效地提升LLM的社会智能，并具有很强的竞争力。

🎯 应用场景

TimeHC-RL可应用于各种需要社会智能的场景，例如智能客服、社交机器人、心理咨询等。该研究有助于提升LLM在人际交流、情感理解和冲突解决等方面的能力，从而构建更智能、更人性化的AI系统。未来，该方法有望应用于更广泛的社会领域，促进人机协作和共融。

📄 摘要（原文）

Recently, Large Language Models (LLMs) have made significant progress in IQ-related domains that require careful thinking, such as mathematics and coding. However, enhancing LLMs' cognitive development in social domains, particularly from a post-training perspective, remains underexplored. Recognizing that the social world follows a distinct timeline and requires a richer blend of cognitive modes (from intuitive reactions (System 1) and surface-level thinking to deliberate thinking (System 2)) than mathematics, which primarily relies on System 2 cognition (careful, step-by-step reasoning), we introduce Temporal-aware Hierarchical Cognitive Reinforcement Learning (TimeHC-RL) for enhancing LLMs' social intelligence. In our experiments, we systematically explore improving LLMs' social intelligence and validate the effectiveness of the TimeHC-RL method, through five other post-training paradigms and two test-time intervention paradigms on eight datasets with diverse data patterns. Experimental results reveal the superiority of our proposed TimeHC-RL method compared to the widely adopted System 2 RL method. It gives the 7B backbone model wings, enabling it to rival the performance of advanced models like DeepSeek-R1 and OpenAI-O3. Additionally, the systematic exploration from post-training and test-time interventions perspectives to improve LLMs' social intelligence has uncovered several valuable insights.