论文
超越提示：基于随机引导的认知障碍标准化病人细粒度模拟
Beyond Prompt: Fine-grained Simulation of Cognitively Impaired Standardized Patients via Stochastic Steering
摘要
模拟患有认知障碍的标准化病人（Standardized Patients, SP）为临床培训提供了一种可扩展且合乎伦理的解决方案。然而，现有方法依赖离散的提示工程，无法捕捉不同领域和严重程度下缺陷的异质性。为解决这一局限，我们提出StsPatient，用于认知障碍病人的细粒度模拟。我们创新性地通过从指令与响应的对比对中提取引导向量来捕捉领域特定特征。此外，我们引入随机词元调制（Stochastic Token Modulation, STM）机制来调控干预概率。STM能够精确控制损伤严重程度，同时缓解传统向量方法的不稳定性。大量实验表明，StsPatient在临床真实性与严重程度可控性两方面均显著优于基线。
