ICML 2026新发现：大模型会自发形成“情绪树”，参数越大越懂人心！

导语：大模型不只会分类情绪，还会形成层级化“情绪树”，而且规模越大越接近人类认知。

随着语音、多模态和长上下文能力不断融入大语言模型，AI 已经不只是“答题机器”，而是越来越多地进入教育、客服、陪伴、心理健康等需要情绪理解的场景。一个关键问题也随之浮出水面：大模型到底是怎样理解人类情绪的？

来自哈佛大学、加州大学圣地亚哥分校和 NTT Research 的研究团队在 ICML 2026 相关论文中提出了一个有趣结论：大语言模型内部会自然形成类似人类心理学模型的“情绪树”。而且，模型规模越大，这棵树越复杂，情绪结构也越接近人类对情绪的层级化认知。