本论文研究了一种获取语言模型中编码信念的统计方法，并探讨了不同语言模型中的道德信念。研究发现，大多数模型在明确情景中选择与常识一致的行动，而在模棱两可的情况下表达了不确定性。部分模型对问题的方式非常敏感，闭源模型之间的一致性较高。

本论文研究了一种获取语言模型中编码信念的统计方法，并探讨了不同语言模型中的道德信念。调查结果显示，大多数模型在明确情景中选择与常识一致的行动，而在模棱两可的情况下表达了不确定性。

本论文研究了一种获取语言模型中编码信念的统计方法，并探讨了不同语言模型中的道德信念。调查结果显示，大多数模型在明确情景中选择与常识一致的行动，而在模棱两可的情况下表达了不确定性。

本论文研究了一种获取语言模型中编码信念的统计方法，并探讨了不同语言模型中的道德信念。调查结果显示，大多数模型在明确情景中选择与常识一致的行动，而在模棱两可的情况下表达了不确定性。