Um den Spielbrettzustand effektiver zu nutzen, um informative Fragen zu formulieren, müssen Modelle verschiedene Aspekte berücksichtigen. Zunächst ist es wichtig, dass das Modell in der Lage ist, den Spielbrettzustand angemessen zu interpretieren und relevante Informationen daraus zu extrahieren. Dies kann durch die Verwendung von multimodalen Modellen erreicht werden, die sowohl textuelle als auch visuelle Informationen verarbeiten können. Durch die Integration von Bildern des Spielbretts können Modelle eine bessere Vorstellung von der aktuellen Spielsituation erhalten.
Des Weiteren ist es entscheidend, dass Modelle in der Lage sind, Fragen zu generieren, die spezifisch auf den Spielbrettzustand abgestimmt sind. Dies erfordert eine enge Verknüpfung zwischen der generierten Frage und den möglichen Antworten, die aus dem Spielbrett abgeleitet werden können. Modelle sollten in der Lage sein, den Kontext des Spiels zu verstehen und Fragen zu formulieren, die darauf abzielen, die Unsicherheit über den Zustand des Spielbretts zu reduzieren.
Darüber hinaus können Modelle von probabilistischen Programmieransätzen profitieren, um den Spielbrettzustand in ihre Fragegenerierung einzubeziehen. Durch die Verwendung von probabilistischen Programmen können Modelle den erwarteten Informationsgewinn von Fragen berechnen und so gezieltere und informativere Fragen stellen. Dies ermöglicht es den Modellen, den Spielbrettzustand effektiver zu nutzen, um relevante und informative Fragen zu formulieren.