本周，心尺AIRA进行了更新和调整。主要变化包括更新了后端AI的知识库获取能力，并改变了回答模式以更接近心理学家的解读方式。文章强调心理测量不应仅基于测试结果与人群数据的对照，还应考虑个体的体验和文化差异。此外，介绍了新的API接口用于搜索相关论文和订阅心理学期刊的RSS推送，以便持续更新知识库。这些改进旨在提供更准确、相关的心理学信息，并通过解释和建议帮助用户理解自己的心理状态及如何改善。

文章介绍了在 ItemStudy 中添加了 reverse item 但仍为非线性，给出了相关链接和代码更新。提到对 xy 轴 pivot 尝试非线性相关，展示了 reverse 前后的结果图片。讨论认为区别不大，参数略变，绝对值大相关高，可能是语义“范围”问题，相似度高但相关性负很多的例子中套话结构占空间，被测变量内在相关性也有影响，还指出 item 的 reverse 是对被测变量而言的方向，并非语义方向。

作者认为知识分享写作的“新”在于用旧观点审视新情境，提供新观点并加以检验，同时兼顾“提问题”和“教科书”的写法，为读者提供论证结构完整的答案和扩展空间。

ItemStudy 新增利用大语言模型判断，因之前语义判断有问题且不能用 ReverseItem 作判断，现调用大语言模型判断 item 对语义是否相反，将语义相反的 item 对 similarity 取负。在特定模型下选取两端测试，正 correlation 区在现有样例中全部维持原判，负 correlation 区误判率约 0.325。此方法不能很好解决负 correlation 问题，需进一步研究。

PsychoScales是一个开源的心理学量表框架，旨在提供基于Python FastAPI的量表服务。该框架不依赖数据库，量表数据通过YAML格式加载，以实现编辑和加载的平衡。PsychoScales承诺每周更新量表，所有量表均来源于正式发表的心理学论文和书籍。项目最初基于ThinkPHP开发，但因维护难度大而寻求更简洁的开发方式。开发者作为字节跳动员工，利用新上线的AI IDE Trea中国版，成功开发出这款开源量表框架。