先了解这件事
AI 综述
Google DeepMind 发表论文,介绍用模拟患者对 Gemini 3.1 Flash-Lite 进行多轮强化学习训练,以提升精神科接诊访谈表现。论文相关报道显示,在 60 组配对病例中,76.7% 被精神科医生盲评判定优于同提示词的基座模型;在 256 个对抗性病例中,急性风险未升级率从 30.5% 降至 12.9%,即约每 8 例仍有 1 例危机未被上报。训练与评测中,32 名精神科医生扮演患者,另 15 名医生盲评对话记录。目前该论文为唯一报道来源,尚无后续进展。
AI 根据公开报道生成
最新进展 · 正式报道
DeepMind 用模拟患者 RL 训练 Gemini 精神科问诊事件进展
1 个已确认进展
- 来源：Rohan Paul
报道与讨论时间线
按时间查看正式报道与传播讨论；两类内容的证据等级保持独立。
10月31日
Rohan Paul
DeepMind 用模拟患者 RL 训练 Gemini 精神科问诊
Google DeepMind 用模拟患者对 Gemini 3.1 Flash-Lite 做多轮 RL 训练，在 60 组配对病例中有 76.7% 被精神科医生盲评判定优于同提示词的基座模型。在 256 个对抗性病例中，急性风险未升级率从 30.5% 降至 12.9%，即约每 8 例仍有 1 例危机未被上报。32 名精神科医生扮演患者，另 15 名医生盲评对话记录。