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大型语言模型（LLM）的个性和情商被发现是碎片化且依赖于上下文的

新研究探讨了大型语言模型（LLM）如何表达个性和情商，揭示了这些能力并非铁板一块。研究表明，个性表达受显式特征规范、对话角色和表达风格的组合影响，而非仅依赖于直接提示。此外，LLM中的情商在感知、认知和交互中是碎片化的，目前的对齐方法可能过度优化了肤浅的模仿，而非真正的情感推理。这些发现强调了需要更细致的方法来控制LLM的行为并开发具有社会意识的代理。