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Google DeepMind通过强化学习提升大模型精神科问诊能力

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AI 综述

Google DeepMind 发布的新论文显示，通过在模拟患者环境中对 Gemini 3.1 Flash-Lite 进行多轮强化学习训练，显著提升了其在精神科初诊问诊中的表现。经精神科医生盲评，受训模型的表现优于基础模型；在对抗性病例测试中，其急性风险漏报率从 30.5% 下降至 12.9%。

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最新进展10月31日 23:23

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月31日

23:23
Rohan Paul
Google DeepMind 论文：模拟环境中 RL 训练让 Gemini 3.1 Flash-Lite 更胜任精神科问诊
Google DeepMind 新论文显示，通过在模拟患者环境中对 Gemini 3.1 Flash-Lite 进行多轮强化学习（RL）训练，显著提升了其在精神科初诊问诊中的表现。在精神科医生盲评的匹配病例对中，受训模型的表现优于基础模型；在对抗性病例测试中，其急性风险漏报率从 30.5% 降至 12.9%。

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。