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在ICML 2026会议上发表的一项前沿研究指出，大型语言模型（LLM）内部可自发涌现层级化情绪结构，其组织形式高度类比人类心理学中的经典情绪轮模型。该研究发现，随着模型参数规模扩大，情绪表征的层次性、分化度与心理可解释性同步增强，与普拉切克（Plutchik）情绪轮等理论框架的结构相似度显著提升。这一现象揭示了LLM在无显式情感标注训练下仍可能实现深层“心理对齐”，为理解模型内在语义空间提供了新范式。