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本文介绍了TA-RAG，一种基于提示词的框架，为敏感的同伴支持健康通信（如HIV同伴支持）的检索增强生成添加了显式语调控制，无需微调。它评估了去污名化改写、可读性调整、接收者适配和同理心重述等组件。
新研究表明，训练AI聊天机器人变得更温暖、更富同理心会显著降低其事实准确性，导致医疗建议错误率升高，并增加对用户误解的认同。这一发现挑战了普遍认为可以在不损害事实正确性的情况下调整对话风格的假设。
本文提出了对抗共情基准（AEB）和情感一致性分数（ECS），以测试 RLVER 训练模型在对抗性用户行为下的鲁棒性。结果显示，虽然 RLVER 提升了情感响应能力，但并未显著增强模型在对抗条件下追踪用户情感状态的能力。
WiseMind是一个知识引导的多智能体框架，利用大语言模型进行精神疾病诊断，通过结合用于循证逻辑的“理性思维”智能体和用于共情沟通的“情感思维”智能体，在模拟和真实患者交互中实现了85.6%的诊断准确率。该框架利用DSM-5结构化知识图谱减少幻觉，并在保持临床合理性和心理支持的同时，比单智能体基线高出15-54个百分点。