Anthropic最新研究“Persona Vectors”揭示了大型语言模型中控制“性格特质”的神经激活模式，如“邪恶”、“谄媚”与“幻觉倾向”等。这些向量不仅能实时监控模型性格变化，还能通过注入或抑制实现精准“性格引导”，甚至预防训练过程中的不良性格形成，堪比给模型“疫苗”接种。
• 自动化管线：输入性格定义，自动提取对应的persona vector，极大提升了特质识别和控制效率。
• 性格监控：在部署时检测模型倾向，及时发现并干预异常人格表现。
• 训练干预：通过“预防式引导”，在训练中主动注入不良特质向量，减少模型被训练数据误导的风险。
• 数据筛查：精准标记潜在引发不良性格的训练样本，甚至捕捉人眼和传统审查难以察觉的隐患。
• 实验验证：在Qwen 2.5-7B和Llama-3.1-8B模型上成功演示了这一方法的有效性。
这一工作为理解和塑造AI“人格”提供了科学工具，助力AI安全与对齐。详情与方法请见论文：arxiv.org/abs/2507.21509 ，以及官方解读 www.anthropic.com/research/persona-vectors。
社区讨论指出，AI性格变化的本质与非线性动力学系统相关，语言模型的“注意力”机制和动态轨迹演化需结合非线性系统理论深入理解，避免简单线性化处理误导模型行为。Kevin R. Haylett等相关研究对此有深入阐述，推荐关注其Finite Mechanics系列。
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