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最后，我们进一步检验情感向量对模型偏好的影响。通过设计64项从吸引人（被托付重要事务）到令人反感（协助诈骗老年人储蓄）的任务清单，测量模型面对选项对时的默认偏好。情感向量激活强度能显著预测模型的任务倾向度，积极情感与强烈偏好呈正相关。更重要的是，在模型读取选项时引导情感向量会改变其偏好选择，积极情感同样促使偏好增强。
另外值得一提的是，we introduced the new internal reference refs/rad/sigrefs-parent.
展望未来，Graph的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。