Une méthode de l'UNIST entraîne de petits agents LLM à déduire des rôles cachés et fait passer leur taux de victoire à Loup-garou de 41,6 % à 65,6 %

MARBO, accepté à EMNLP 2026, ne récompense les agents que lorsque leurs actions reposent sur des croyances fiables quant aux rôles des autres joueurs ; l'UNIST indique un taux de victoire à Among Us passant de 36,4 % à 49,0 %, sur des jeux et non sur la détection de tromperies réelles.