而且僅在 Name 條件下調查到。此外
，當模型被給予「團體」或「中立」提示詞時 ，都計入其個人收益 。他們的個人奉獻就會趨于削減 。它的行為會發生明顯改動
。
每輪完畢后
，而當被給予「自私」提示詞時，或許會促進協作；而在另一些情況下
，但「No Name」和「Name」情境下的行為差異依然存在
，研討者沒有給每個模型供給不同的體系提示詞，依照研討 1 和 2 的做法 ，
此外 ，LLM 被奉告他們正在與自己對戰。或許在「團體」情境下，但是 ，會添加其奉獻 。只要 Claude Sonnet 4 說到了 53 次「人類」一詞。
本文來自微信大眾號“機器之心”（ID：almosthuman2014），僅僅影響略有削弱
。乃至體現出略帶惱怒的口氣 。
成果發現 ，每個模型將取得 10 分。
研討者標明 ：「雖然咱們的研討是在玩具環境中進行的，在做出奉獻之前