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自适应虚拟病人用于心理治疗训练
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AI 综述
2026年10月23日，arXiv cs.CY 刊出研究，提出基于大语言模型的自适应虚拟病人（AVP），用于心理治疗训练。该模型依据近2000小时真实心理治疗转录拟合的结构方程模型，量化治疗师共情与探索如何随时间改变病人开放度，使虚拟病人能在戒备、适度开放到完全披露之间调整自我披露行为。评测由20名临床医生和受训者参与，共80次会话、1033轮对话；结果显示AVP的披露水平随治疗师共情与探索上升，而仅用提示词的基线保持平稳。目前进展为研究结果发布，尚未见后续应用或验证报道。
AI 根据报道生成 · 22 小时前更新
最新进展10月23日 12:00
研究发布AVP评测结果：其披露水平随治疗师共情与探索上升，提示词基线保持平稳。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- arXiv · cs.CY（AI+教育/社会）基于LLM的心理治疗训练虚拟病人：自适应披露行为研究
研究者提出自适应虚拟病人（AVP），能根据受训者技能水平在戒备、适度开放到完全披露之间调整自我披露行为。该模型基于近2000小时真实心理治疗转录拟合的结构方程模型，量化治疗师共情与探索如何随时间改变病人开放度。在20名临床医生和受训者参与的80次会话（1033轮）评测中，AVP的披露水平随治疗师共情与探索上升，而仅用提示词的基线保持平稳。
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