יום רביעי, 7 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

מאוד קטגוריים להיות בני אדם: רעיונות רגשיים ב-LLMs ובבני אדם

Too Categorical to be Human: Emotion Concepts in LLMs and Humans
מאמר זה חוקר את הדרך בה LLMs מייצגים רעיונות רגשיים, ומצא שהם עושים זאת באופן קטגורי יותר מבני אדם. המאמר כולל ניתוח של נקודות ציון במהלך הלמידה של LLMs, ומצא שהם מפתחים תווי דמות קטגוריים יותר לאחר תקופת למידה מסוימת.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2508.05880v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Understanding human emotions is central to user-facing AI applications, safety alignment, and the simulation of human behavior. As emotional stimuli shape high-stakes behavior in Large Language Models (LLMs), there is increasing interest in how models represent emotion concepts internally. Mechanistic accounts of these representations, however, cannot be compared directly against humans: emotion processing in humans is highly distributed and yields no equivalent neural representation. To understand whether LLMs internalize emotion concepts in a way similar to humans, we propose characterizing the abstract concept of an emotion using external behavioral signatures, which we term behavioral representations. Using the theory of cogniti
קרא במקור המקורי