西安交通大学团队开发APOLO：让AI自主优化提示词 助力心理健康诊断创新
（图片来自网络）
西安交通大学计算机科学与技术学院联合新加坡国立大学团队，研发的APOLO框架为AI提示词优化带来创新方案，助力心理健康诊断领域复杂情感分析。该项目发表于《IEEE情感计算汇刊》，为自动化提示词优化在心理健康诊断提供新思路。
一、框架核心创新
- APOLO框架概述：该框架让AI像专业心理团队一样，通过多代理协作系统化优化提示词，解决传统AI在复杂情感（如多重情绪共病）识别的挑战。
- 多代理协作机制：包含规划师、教师-学生-批评家、目标代理，模拟人类专家协作优化提示词，实现系统化改进。
- 数学建模优化：将提示词优化建模为部分可观测马尔可夫决策过程，科学控制优化方向与效率。
二、实验验证效果
- 在六个真实数据集测试，提升心理健康诊断准确率，宏观F1得分平均提升48.19%，微观F1达65.86%。
- 高效利用计算资源，同等性能下减少约70%令牌生成，体现效率优势。
- 对多标签复杂情感（如焦虑、抑郁共病）识别表现突出，精准匹配率与部分匹配准确率显著提升。
三、关键优势
- 鲁棒性与可解释性：对不同初始提示词鲁棒，优化过程可追溯，适用于临床场景。
- 数据效率高：单样本即可实现高性能，降低数据依赖与成本。
- 快速收敛：迭代中早期快速改进，后期平稳优化，整体收敛特性稳定。
该研究为AI辅助心理健康诊断提供了创新工具，未来将拓展多语言与文化场景应用，推动AI技术在医疗健康领域的应用落地。
（声明：该内容经AI精编）
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