multi-turn-interaction

本文提出了一种知识增强的中医视觉诊断系统，该系统使用Neo4j知识图谱、四阶段症状匹配流程以及信息增益驱动的主动提问策略，以提升透明度和可解释性。结果表明，该显著提高了诊断信任度并降低了认知负荷。

StepPO 引入了一种面向智能体强化学习的步骤中心范式，该范式将策略优化与智能体决策粒度对齐，在多轮交互任务中优于以令牌为中心的方法。

本文介绍了 BALAR，这是一种无需训练的贝叶斯智能体循环算法，使大型语言模型能够在多轮交互中进行主动推理并提出澄清性问题。该算法在侦探、谜题和临床诊断基准测试中显示出比基线方法显著的性能提升。