全篇最扎实的技术判断：被对齐得越理性的前沿模型，越模拟不了非理性的人。这解释了 Simile 为何非要自己做后训练而不是套壳提示词——偏差不是要消除的噪声，而是必须复现的信号。

论文研究了情绪向量在后训练（RLHF/RLAIF）阶段的变化，这个切入点极有洞察力：后训练本质上是对模型「性格」的塑造，而情绪向量的变化正是这种性格塑造的内部痕迹。这意味着未来的对齐工作可以直接监控情绪向量的分布，将「情绪健康指标」纳入训练目标——从 RLHF 走向 RLEF（基于情绪反馈的强化学习）。