情感大模型的“情感涌现能力”如何通过“规模定律”解释？ 热门官方

回答：情感涌现能力指模型参数规模达到一定阈值（如100B+）后，突然具备复杂的情感理解与生成能力（如识别“悲喜交加”并生成细腻描写）。规模定律（Scaling Laws）表明，模型性能随参数规模、数据量、计算量的增加而可预测提升，但情感涌现的特殊性在于：① 情感知识的“非线性整合”：大规模参数使模型能整合分散的情感知识（如“失去亲人的悲伤”“获得成就的喜悦”）为复合情感（如“忆苦思甜”的复杂心境）；② 情感推理的“链式激活”：足够深的网络层数支持多步情感推理（如“事件→认知→过往经历→情感”）。GPT-4等大模型的情感涌现能力验证了这一规律，但需警惕“规模≠智能”，需结合情感 grounding 避免幻觉。