港中大与微软提出EchoChat：级联门控抑制多阶段共情推理错误传播
新智元 · wechat · 2026-11-07
香港中文大学与微软研究团队发布 EchoChat（发表于 NeurIPS 2026），针对共情语音对话中多阶段推理的错误传播问题：早期感知偏差会成为后续心理推断与回应生成的前提，即使后续逻辑连贯，回应仍可能建立在错误依据上，形成「共情模仿」。
核心方法
- 级联门控奖励：心理状态推断与策略规划的奖励受前序阶段表现约束，防止后续看似合理的分析掩盖上游错误；
- SDCA（步骤级信用分配）：针对不同阶段分别计算组内相对优势，将反馈分配到对应生成片段的 token，替代标准 GRPO 的统一优势信号；
- Acoustic-Anchored Attention：在 SFT 阶段通过注意力约束增强感知阶段对声学表征（语调、节奏、停顿）的关注，缓解 Long CoT 中对原始输入关注衰减的问题。
配套资源：构建了 40 万条规模的 EchoDialogue-400K 结构化监督数据集，并提出采用真人语音与心理学专家标注的 EchoEval 分层评测。消融与错误传播分析显示级联门控与步骤级信用分配能改善阶段衔接、减少中间误判延续。
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