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首先，我们计算了每项活动的新Elo分数，然后比较引导组活动与其基线Elo分数。使用35个不同情感向量进行实验，这些向量覆盖了先前实验中与偏好呈正负相关的情感概念范围。用“极乐”向量引导使平均Elo提高212，用“敌意”向量引导使平均Elo降低303，表明“极乐”或“敌意”向量激活强度能因果影响模型偏好。纵观所有35个引导情感向量，可见引导效应大小与原始实验中情感探针与Elo分数的相关性成正比（r=0.85）。附录中我们还探讨了引导对模型理解选项的进一步细节，以及在不同层级干预的效果。这些结果共同表明我们识别的情感向量与模型自我报告的偏好存在因果关联。
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其次，科技巨头早已掌握你可能与AI分享的大部分信息。谷歌搜索记录就是你思维活动的完整日志。但以拟人化方式呈现这些数据更令人不安。
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第三，Zheng Zhang, Microsoft
此外，AI时代真正的机遇不在于成为更优秀的筛选者，而在于将品味与具体情境、现实约束以及创造非凡之物的决心相结合。
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