多人格神经网络感情调控模型

Multi-personality neural network emotion regulation model

本方案前端采用FastAPI框架构建的Web应用实现与AI系统的实时交互，利用Server-Sent Events（SSE）流式接口逐字输出AI的回复，提升互动的实时性与流畅性。将Base64编码嵌入用户和AI的头像，增强视觉互动体验。系统引入情感控制器和记忆管理功能，通过持久化存储增强了对话的上下文和情感维度。结合ollama的API调用加载定制化AI模型，支持本地化部署并实现了高度定制的对话生成。

内核通过LoRA微调开源模型，外挂构建基于神经调质的情感调节系统，模拟了多巴胺、去甲肾上腺素、血清素、皮质醇等神经调质对情绪的生理影响，并将其与外部事件评估相结合，精确控制AI的情感反馈。通过对情绪（愉悦度和唤醒度）动态建模，实时响应用户情感波动，调整大型语言模型（LLM）的采样温度和生成策略，从而优化对话风格与语气。指数加权平滑方法（alpha）对情绪的长时间演化进行平滑处理，并结合记忆门控机制，优先存储高唤醒和极端情感的对话内容，增强AI的情感记忆和个性化反应能力。基于自然语言的情绪快速估计模块，使系统能够在实时对话中灵敏地适应情感变化，与强化学习中的情感强化（emotion-driven reinforcement）理念相契合。实现了情感驱动的AI控制，模拟了人类情感的生物学与心理学机制，通过强化学习的思想优化了记忆和反馈，赋予了AI更加深刻的情感理解与个性化交互能力。