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Il Team dell'UTS si Classifica Secondo nella Classificazione dei Meccanismi di Difesa Psicologici

ai-technology · 2026-05-12

Un gruppo dell'Università di Tecnologia di Sydney (UTS) ha ottenuto il secondo posto (F1 0.406) su 64 partecipanti nella sfida PsyDefDetect, che si concentra sull'identificazione dei meccanismi di difesa psicologici nelle conversazioni di supporto emotivo tramite le Scale di Valutazione dei Meccanismi di Difesa (DMRS). La loro scoperta significativa è che i meccanismi di difesa sono caratterizzati da ciò che manca—come affetto assente, cognizione bloccata e realtà negata—rappresentati su uno spettro di integrazione affetto-cognizione attraverso regole cliniche a livello di prompt, ottenendo il miglioramento singolo più alto (+11.4pp F1). Il sistema impiega un consiglio deliberativo multifase di agenti Gemini 2.5 per la valutazione delle evidenze specifiche per classe, raggiungendo un F1 di 0.382 senza fine-tuning (un risultato tra i primi 5). Tuttavia, il consiglio ha spesso giudicato male le classi minoritarie, con il 59-80% delle previsioni stabili di minoranza errate a causa di un bias coerente 'attrattore L7' verso la classe maggioritaria, che è stato affrontato con un ensemble di override mirato.

Fatti principali

  • Il team UTS si è classificato secondo (F1 0.406) tra 64 squadre nella sfida PsyDefDetect
  • Compito: classificare i meccanismi di difesa psicologici nei dialoghi di supporto emotivo usando DMRS
  • Intuizione chiave: i meccanismi di difesa sono definiti dall'assenza (affetto mancante, cognizione bloccata, realtà negata)
  • Codificati come spettro di integrazione affetto-cognizione in regole cliniche a livello di prompt (+11.4pp F1)
  • Architettura: consiglio deliberativo multifase di agenti Gemini 2.5 con avvocati specifici per classe
  • Il consiglio ha raggiunto F1 0.382 senza fine-tuning (risultato tra i primi 5)
  • Il consiglio era sicuro ma sbagliato sulle classi minoritarie: 59-80% errate
  • L'attrattore L7 sistematico causava la scelta predefinita della classe maggioritaria per contenuti emotivi

Entità

Istituzioni

  • University of Technology Sydney
  • PsyDefDetect

Luoghi

  • Sydney
  • Australia

Fonti