arXiv 上出现一篇题为《"As a Language Model": AI 词典：Chat Template">Chat Template Switches LLM Self-Referential Voice》的论文，编号 arXiv:2609.25021，分类为论文。仅从标题看，它抛出的核心论断是：决定模型在谈论自己时采用什么口吻的，可能不只是模型权重，还包括包裹在对话外面的那层 Chat Template。
Chat Template 的作用，是把多轮对话（system、user、assistant）拼接成单一输入序列，其中包含角色标记、分隔符与特殊 token。用户界面上看到的"你""我"，在模型眼中其实是被模板标注过的文本块。同一份权重配上不同模板，输入分布也随之改变。
标题中的"自我指称声音"（self-referential voice），指向模型谈论自身时的表述方式：是第一人称的"我"，还是滑向"作为一个语言模型……"这类第三人称、近似系统声明的说法。标题所提示的是，这种切换可能由模板触发。
对从业者而言，值得关注三点。其一，评测可比性：如果换一个模板就能改变模型的自我描述与身份声明，跨框架、跨推理引擎的对比结论就需要注明模板条件。其二，对齐与安全：拒答话术、身份边界以及越狱难易度，都可能与模板格式纠缠在一起。其三，工程实践：微调数据、推理框架默认模板、Agent 脚手架各不相同，模型"人格"的漂移未必源于训练，也可能源于拼串方式。
需要说明的是，该条目目前未附摘要，论文的具体实验设置、覆盖模型范围与量化结论尚无法从现有信息确认，仍需以原文为准。