本研究提出了“辩论、训练、进化”(DTE)框架，以减少大型语言模型推理质量对外部监督的依赖。通过多智能体辩论和“反思-批评-改进”策略，显著提升了模型的推理能力和泛化能力。

本文介绍了使用大语言模型（LLMs）提高心理治疗可访问性的方法，通过提取与认知失调相关的部分和多智能体辩论推理步骤的辅助模块，提高了基于LLM的认知失调分类性能。实验结果表明，该方法提高了多类F1分数和二进制特异性分数，并通过提供多智能体辩论摘要给LLMs，有效降低了具有高假阳性率的基准方法的偏见。