1️⃣ 论文一：LLM 能否替代或增强传统心理测评？
介绍 LLM 在心理特征识别与评估中的潜力，比如性格测评、情绪识别等。文章梳理了 LLM 从数据预处理到模型选择的完整流程，也讨论了伦理与风险问题。
2️⃣ 论文二：教AI读懂人格：让模型像心理咨询师一样理解你
提出一种新算法（PICEPR），研究者教AI通过对话内容判断人格类型，就像AI能“看穿”你的文字背后的性格。这让虚拟治疗或情绪陪伴成为可能。
3️⃣ 论文三：探索大型语言模型在心理学应用的前沿，一项全面综述
回顾 LLM 在多个心理学分支（如教育、社会、临床心理）中的应用，并讨论伦理与隐私问题，强调心理学研究者应负责任地使用 AI。
4️⃣ 论文四：Transformer 模型入门教程
面向行为科学家的大型语言模型文本分析教程是一份“入门教程”，教心理与行为科学家如何用 Transformer 模型进行文本分析，同时介绍如何提高模型可解释性（如用 SHAP、LIME 方法）。
5️⃣ 论文五：基于大型语言模型的心理学与管理学情境实验大规模复现研究
复现了 156 个心理学实验，验证 LLM 是否能像人类一样产生实验结果。结果显示 LLM 成功率高（73%–81%），但在社会敏感话题上表现较弱。
6️⃣ 论文六：医学、心理学及社会科学领域人工智能与机器学习术语：教程与实践指南，梳理AI、机器学习、深度学习、LLM 的关系，说明这些技术如何用于预测心理与社会现象，并提出跨学科研究的规范。
7️⃣ 论文七：从哲学与神经科学角度探讨“原型”理论，提出生物、神经和人工智能之间可能存在共同的编码机制。
👉 关键词：生成式AI、大型语言模型、神经编码
8️⃣ 论文八：研究图像中的情感计算。提出 OSAFN 模型，将物体、场景和语义网络结合，提高对人类情感的预测精度。提高对人类情感的预测精度。
👉 关键词：图像情感分类、注意力网络、多模态情感计算
9️⃣ 论文九：研究人类与 LLM 在“道德判断”中的差异。结果发现 GPT-4 与人类一样，对自动驾驶失误有相似的责备与情绪反应。
👉 关键词：人工智能伦理、无人驾驶汽车
🔟 论文十：开发了一个系统，可自动收集和分析实验中被试的口头报告，用于研究情感、记忆与认知过程，大幅提升心理实验效率
#清华深圳国际研究生院#清华深圳IMDT#清华深圳积极心理学#人工智能
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Oct 23, 2025,Oct 23, 2025Last modified
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Last modified Oct 23, 2025, 11:18 AM