研究揭示大语言模型如何预判赌博与股票交易结果的情绪感受

一项 arXiv 研究测试了大语言模型（LLM，Large Language Model）对赌博和股票交易结果情绪感受的预判，以及是否将评分纳入选择。单独评分时模型对结果幅度的敏感度递减、类似人类价值函数，但对收益的评分强于同等损失，研究者称之为“硅基收益放大”。同时呈现结果时评分趋于线性，选择中的得失不对称基本消失，模型自身评分并不比金钱效用更好地解释其选择。