响应几何度量语言模型文化偏好

2026年10月15日，arXiv Artificial Intelligence 刊出研究《超越文化人格偏差：以响应几何衡量语言模型与人类》。该研究提出用响应几何——即各维度间相关矩阵构成的对称正定矩阵——来衡量语言模型与人类的文化偏好，并认为文化人格提示带来的偏好会掩盖可预测行为的变量。研究在 DeepSeek-V3 和 GPT-4o 上考察提示偏好，分两个层面：聚合的 Big Five 得分与响应几何。结果显示，固定题目顺序时，该偏好在 Big Five 得分和响应几何两个层面均出现；随机化题目顺序后，响应几何降至随机水平，而 Big Five 仍能以 95%–97% 区分两种人格。目前进展限于上述实验发现，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。