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在这一背景下，大语言模型有时会表现出类似情感反应的行为。我们以Claude Sonnet 4.5为研究对象，探究这一现象背后的原因及其对对齐相关行为的影响。研究发现模型内部存在情感概念的表征，这些表征编码了特定情感的广义概念，并能跨情境和行为实现泛化。这些表征会追踪对话中特定标记位置正在运作的情感概念，其激活程度与该情感在处理当前语境和预测后续文本时的重要性相关。我们的核心发现是：这些表征会因果性地影响大语言模型的输出，包括Claude的偏好倾向及其出现未对齐行为（如奖励破解、勒索、阿谀奉承）的频率。我们将这种现象称为大语言模型的功能性情感——即受情感概念底层抽象表征介导的、模仿人类在情感影响下的表达和行为模式。功能性情感的工作机制可能与人类情感存在显著差异，且不意味着大语言模型具有任何主观情感体验，但对理解模型行为具有重要意义。
随着Legibility领域的不断深化发展，我们有理由相信，未来将涌现出更多创新成果和发展机遇。感谢您的阅读，欢迎持续关注后续报道。