人格的几何学：基于荣格认知功能的激活引导

该研究提出了一个基于荣格八种认知功能的框架，包含评估协议和超过2100个角色扮演叙述的数据集。通过在Llama-3.1-8B模型上提取激活引导向量并进行评估，实验证明能够对所有八种认知功能实现有效的单调控制。分析还发现人格信息集中在模型中间层，引导向量呈现结构化几何关系，且多维引导方向不能由单维方向线性组合得到。

此前研究主要用大五人格等静态框架控制LLM人格，该工作首次将人格视为动态认知过程，并提供了基于荣格功能的多维可控方法，揭示了激活空间中人格表示的结构化几何特性，为人格控制提供了更细粒度、可解释的新途径。

通过计算针对每种荣格认知功能的激活引导向量，在模型中间层注入偏移，使输出朝目标功能方向移动。实验表明这种控制是单调的（即向量幅度越大，功能表现越强），且理性功能（思考、情感）与非理性功能（感知、直觉）的引导向量在几何上形成可区分的结构，但多维控制无法通过简单组合单维向量实现。

该框架为LLM人格控制提供了新方法，可应用于需要精细角色人格调整的产品，如角色扮演聊天、个性化AI助手。但当前仅基于8B模型，实际部署需验证计算成本与多模型泛化能力。

• 基于该框架开发角色扮演型AI产品，允许用户动态调整角色的荣格人格维度
• 在对话系统中集成可解释的人格控制模块，实现更自然的上下文风格切换

• 该框架在不同规模和架构的LLM上是否同样有效？
• 多维引导方向无法线性组合的机制是否意味着需要更复杂的控制策略？
• 在实际产品中，用户对细粒度人格控制的接受度和需求如何？