SafeMed-R1：基于对抗强化学习的视觉语言模型，用于可泛化且鲁棒的医学推理

这篇ArXiv论文探讨了使用对抗强化学习来提高视觉语言模型在医学推理中的泛化性和鲁棒性。该研究侧重于增强医疗保健应用中人工智能的可靠性，解决了安全性和准确性的关键方面。

• •该研究采用对抗强化学习来提高模型性能。
• •目标是提高人工智能在医学诊断中的可靠性和安全性。
• •该项目旨在提高视觉语言模型的泛化能力。