强化学习助力大语言模型开展证据搜寻式诊断推理

英文标题：Reinforcement Learning for Evidence-Seeking Diagnostic Reasoning with Large Language Models

当前以推理为核心的大语言模型多采用被动推断模式，默认信息完备。然而真实临床场景天然要求迭代式证据搜集与诊断。本文引入强化学习框架，让 LLM 主动追问缺失信息，显著提升诊断准确率。实验显示该范式在多个医学基准上超越现有方法，为构建交互式临床决策智能体开辟了新路径。

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