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41个大语言模型心理健康干预推荐审计
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AI 综述
2026年11月10日，一项审计研究以预印本形式发布在arXiv的计算机与社会（cs.CY）板块，尚未经同行评审。研究让41个大语言模型在三种身份设定下回答同一份临床信息：临床医生描述患者、照护者描述亲人、个人描述自己，共收集35,055条自由文本回答。研究设计包含19个案例情境和5个问题，使用经验证的判定工具从回答中提取每个被提及的干预；此外，29个模型对同一案例的完整选项列表按七点Likert量表评分。目前公开的信息为研究设计与数据收集方式，尚未见各身份条件下推荐内容差异的具体结果。
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最新进展11月11日 00:00
一项审计研究让41个大语言模型在三种用户身份下回答同一临床信息，收集35,055条回答，尚未经同行评审。报道时间线
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11月10日
- arXiv · 计算机与社会（cs.CY）审计41个大语言模型向临床医生、照护者和患者推荐的心理健康干预
一项审计研究让41个大语言模型在临床医生描述患者、照护者描述亲人、个人描述自己三种身份下回答同一临床信息，共收集35,055条自由文本回答。研究基于19个案例情境和5个问题，用经验证的判定工具提取每个被提及的干预，并让29个模型对同一案例的完整选项列表按七点Likert量表评分。
本事件热度走势
当前热度 9·可比范围峰值 15（11月11日 13:00）·近 24 小时可比范围变化 -20%
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