arXiv 论文:模拟环境强化学习训练提升大模型精神科问诊表现与对话安全
论文提出在模拟环境中用多轮强化学习(RL)训练大语言模型完成结构化精神科问诊,涵盖病史采集、鉴别诊断与初步管理规划。
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论文提出在模拟环境中用多轮强化学习(RL)训练大语言模型完成结构化精神科问诊,涵盖病史采集、鉴别诊断与初步管理规划。
论文将弱身份信息下的隐式未成年人检测形式化为高风险用户属性推断任务,提出由大语言模型、Harness 与 Maker-Checker 协议组成的约束框架,控制推断触发时机、要求结构化对话证据并对 Harness 修订做版本级审查。在含 8,328 条多轮对话的受控中文基准上,该方法相比同族 LLM 直接推断,平均精度与未成年人类 F1 分别提升 7.60 和 6.37 个百分点。