Claude爆火研究漏引華人團隊成果，已挨打立正道歉

聽雨 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI

Anthropic新論文漏引同行工作，被抓包并貼臉質疑了。

MBZUAI研究生Chenxi Wang發現，這篇論文的引用列表里，是不是忘了些什么……

4月2日，Anthropic發布了一篇新論文，研究了Claude內部的“情緒機制”，在Sonnet 4.5中發現了171種“情緒向量”。

這些情緒會在與之關聯的情境中被激活，并且與人類的心理結構和情緒空間相似。

論文還驗證了情緒表征對模型行為的因果性影響，比如絕望會驅使模型采取不道德的行為，或使其對無法解決的編程任務實施“作弊”。

但Chenxi Wang自述，她讀到這篇博客時第一反應是：

• 這不是我們去年做的嗎？

她可以肯定，他們去年10月發表的論文《LLMs會“感覺”嗎？情緒回路的發現與控制》，是首篇系統研究LLMs情緒產生內部機制的論文

但Anthropic在原始博客中并未引用這一研究成果。

目前經作者親自溝通，A社已經火速立正道歉，并更新了論文博客，突出引用這篇工作。

兩篇“撞車”的研究

Chenxi Wang團隊的論文《“LLMs 會“感覺”嗎？情緒回路的發現與控制》，研究了驅動語言模型產生情緒輸出的內部機制。

這篇研究扒清了大語言模型的 “情緒表達底層邏輯”，回答了 “AI有沒有內在的情緒機制、靠什么表達情緒、能不能精準控制” 三個關鍵問題。

據作者介紹，這是首篇系統研究LLMs情緒產生內部機制的論文

Chenxi Wang認為，兩篇論文都研究了LLM自身產生的情感，而不是LLM在他人文本中感知到的情感，但Anthropic并未引用他們的研究成果。

她很快聯系了Anthropic的通訊作者Jack Lindsey。Jack同意添加引用，并分享了他對兩篇論文之間關系的理解。

Jack一開始指出，Chenxi Wang團隊的核心發現與原始博客中列舉的幾篇先前的研究有重疊之處。

但Chenxi Wang逐一閱讀這些論文后，指出它們研究的是LLM的“情緒感知”——即LLM如何識別輸入文本中的情緒，而非“情緒生成機制”。

作者Chenxi Wang回復Anthropic的郵件

隨后，Jack認可了這一區別。

目前，Anthropic已經更新其論文博客，在“相關工作”部分添加了對這一工作的引用。

首篇系統性AI情緒回路研究

接下來仔細看看這篇華人團隊的論文，它主要解答了三個核心問題：

AI有沒有內在的情緒機制？以什么形式存在？能不能精準控制？

而且還造出了LLM里的 “情緒回路”，實現了比提示詞、向量操控更精準的情緒控制。

研究的主實驗模型是LLaMA-3.2-3B-Instruct，并在Qwen2.5-7B-Instruct上驗證了方法是否具有跨模型泛化能力。

首先解答第一個問題：大模型是否存在“與上下文無關”的情緒機制？

研究者構建了一個受控數據集SEV，覆蓋工作、學習、人際關系等8個日常場景。

每個場景配 “正面/中性/負面” 三種結果，用于描述同一情境下的不同結果。嚴禁使用任何情緒詞（如“開心”“難過”），以確保情緒差異源于事件語義。

接著，研究者引導AI表達6種基礎情緒（喜、怒、哀、懼、驚、惡），從AI的各層網絡里，提取出了和語境無關、只對應情緒的 “情緒方向向量”

而且從AI網絡的淺層開始，不同情緒的信號就會慢慢分開，形成清晰的 “情緒分組”。

比如憤怒和厭惡挨得近、悲傷和恐懼挨得近，和人類對情緒的直覺完全一致，還會在深層網絡里保持穩定。

這也就解答了第一個問題：模型內部確實編碼了穩定的、與具體語義無關的情緒表示。

第二個問題：這些情緒機制以什么形式存在？

答案是，AI每層網絡里，只有少數神經元（MLP層）和注意力頭（Attn層）在主導情緒表達。

研究者用兩個實驗證明了這一點：

1、消融實驗：把這些核心的神經元/注意力頭關掉，AI的情緒表達能力會驟降，而且只需要關2-4個神經元、1-2個注意力頭，效果就會大幅下降。

2、增強實驗：只激活這些核心組件，哪怕不給AI任何 “要表達某種情緒” 的提示，AI也能自己生出對應情緒，而激活隨機組件則完全沒效果。

第三個問題：能否利用這些機制實現通用情緒控制？

答案是可以，而且效果顯著優于現有方法。

研究者進一步發現，情緒信息在多層之間傳播，深層網絡的情緒表示趨于穩定。

他們把每層的核心情緒零件，按影響力整合起來，形成了跨層的、連貫的“情緒回路”

直接調節這個回路，使AI生成指定情緒，在測試集上的整體情緒表達準確率達到99.65%，遠超之前的 “提示詞引導”和“向量操控” 方法。

尤其是之前最難控制的 “驚訝” 情緒，實現了100%準確表達。

此外，團隊還在Qwen2.5-7B上重復了一遍實驗，結果發現：

• Qwen因為有安全對齊，直接操控很難讓它表達負面情緒，但用這套 “情緒回路” 方法，還是能有效引導；
• 兩個模型都表現出 “少數核心組件主導情緒” 的特點，說明這套機制是LLM的通用規律，不是某個模型的特例。

碩士生硬剛Anthropic

論文一作Chenxi Wang，MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能學院）的NLP碩士研究生，本科畢業于西安交通大學計算機科學專業。

其研究方向聚焦于人本人工智能、可解釋性研究，有多篇一作/共同一作論文被EMNLP、ACL、NeurIPS、COLING等頂會接收。目前正在Qwen后訓練團隊實習。

這件事情已經告一段落，好在結局算是比較友好：

Anthropic道歉并補引了這篇工作；而Chenxi Wang則稱贊Anthropic在雙方重疊部分之外，做出了真正獨立的貢獻。

• 尤其是研究情緒表征在不同情境下的功能作用方面，包括對偏好和與對齊相關行為的影響、在真實交互中的激活情況，以及后訓練階段這些表征的演變。
  這些都是我們工作未曾涉及的重要方向。

她也指出，通訊作者Jack Lindsey在整個交流過程中，始終保持尊重的態度，并真誠地參與到技術論證中。

最后，感興趣的朋友可以讀一讀這兩篇論文，鏈接已附在下方~

[1]https://x.com/ChenxiWang19183/status/2041204375549604106?s=20
[2]華人團隊論文：https://arxiv.org/abs/2510.11328
[3]Anthropic論文：https://transformer-circuits.pub/2026/emotions/index.html#toc-18