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DeepMind用RL训练提升精神科问诊模型表现
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AI 综述
2026年10月31日，Google DeepMind发布论文，介绍用多轮强化学习在模拟患者环境中训练Gemini 3.1 Flash-Lite，以提升其精神科接诊问询能力。训练由32名精神科医生扮演患者，并由15名医生盲评。结果显示，训练后模型在60组配对案例中76.7%胜出；在256个对抗案例中，急性风险漏升级率从30.5%降至12.9%。目前该研究处于论文发布阶段，尚无后续临床部署或独立复现的报道。
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最新进展10月31日 23:23
DeepMind论文称RL模拟训练使模型急性风险漏判率由30.5%降至12.9%。报道时间线
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10月31日
- Rohan Paul (@rohanpaul_ai) · XGoogle DeepMind 论文：模拟训练让模型精神科接诊问询能力提升，急性风险漏判率从 30.5% 降至 12.9%
Google DeepMind 论文用多轮 RL 在模拟患者环境中训练 Gemini 3.1 Flash-Lite，提升精神科接诊问询能力。32 名精神科医生扮演患者、15 名盲评，训练后模型在 60 组配对案例中 76.7% 胜出；256 个对抗案例中急性风险漏升级率从 30.5% 降至 12.9%。
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