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大型语言模型（LLMS）显示出越来越高级的紧急功能，并且正在各个社会领域纳入。因此，了解他们的行为和推理能力至关重要。我们认为，研究的富有成果的方向是吸引LLM参与受到心理学启发的行为实验，这些心理学传统上旨在理解人类的认知和行为。在本文中，我们强调和总结了这种方法带来的理论观点，实验范式和计算分析技术。它为生成人工智能（AI）的“机器心理学”铺平了道路，该道路超越了性能基准，而是专注于计算洞察力，这些洞察力使我们朝着更好地理解和发现LLM中的新兴能力和行为模式。我们回顾采用这种方法，综合最佳实践并突出有希望的未来方向。我们还强调了应用旨在理解人类对机器的方法的重要警告。我们认为，随着模型发展为更强大，不透明，多模式并将其整合到复杂的现实世界中，从实验心理学到研究AI的利用工具将变得越来越有价值。
机器心理学
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