近日，由清華、北大跨學科團隊研發的Seein心理模型引發行業關注。在基于9大真實心理任務的權威評測中，Seein模型以79分的平均成績，遠超同級別通用大模型（32分），成為國內首個在情緒識別、認知推理等核心能力上實現突破性進展的垂類AI模型，為AI深度服務心理健康場景提供了新范式。
模型訓練路徑突破傳統范式
Seein模型在掌握基礎心理能力之后，不同于傳統的“通用模型+微調”路線，由于心理健康這一復雜且敏感的領域，對模糊情緒的識別、內在認知的推理路徑以及對倫理安全的嚴格把控，打造了一個真正具備心理智能的基礎模型。模型預訓練時吸收了超過10T token的專業心理數據，結合心理干預理論和對話結構，讓AI擁有扎實的專業知識和深層的心理語義理解力。
在此基礎上，團隊讓模型學會用專業且充滿共情的方式與用戶對話。迄今為止，Seein已建立覆蓋12大心理主題、近百種真實交流類型的指令庫，滿足多樣化的用戶需求。
在掌握了基礎心理能力后,Seein打造了心理語義理解系統。這套系統模擬心理咨詢師的思考流程——從識別情緒出發，逐層推演到信念解析與誤區判斷，最終生成個性化的干預建議。這種結構化推理能力，讓Seein不再是“回答問題的工具”，而是真正能陪伴、理解、引導用戶的心理智能體。
此外，團隊還引入人類偏好反饋機制，訓練模型判斷“高質量心理對話”，持續優化其表達風格、推理過程與倫理邊界，讓AI在真實對話中表現得更專業、更自然，也更貼近人類溝通習慣。
目前，汐里心理的Seein心理模型正處于開放測試階段，面向關注心理AI技術或有心理支持需求的用戶開放體驗申請，共同推動模型在真實場景中的優化迭代。
評測得分雙倍領先，GAD干預效果獲RCT驗證
Seein心理模型在行業應用中的實際效能，特別開展了一項為期4周的隨機對照試驗（RCT）。研究共納入100名GAD（廣泛性焦慮障礙）用戶，采用分組對照的方式：實驗組每日通過Seein心理模型進行對話互動，對照組則不采用任何干預工具。
其中，使用Seein模型的實驗組焦慮評分平均下降3.76分，顯著高于對照組；87%的用戶表示“通過模型對話緩解了睡前焦慮”，人均累計使用時長超18小時，滿意度達4.3/5，充分體現了Seein在焦慮情緒管理中的積極效果。
Seein心理智能體系統完成自我演化特點
在通用大模型“泛能力”逐步趨同的背景下，Seein團隊基于心理場景的高復雜度、高敏感性特征，聚焦關鍵服務環節與智能體演化路徑，構建國內首個完成多任務運行閉環與自我演化能力的AI心理Agent系統架構。該架構對標國際累計融資金額超過2930萬美元的Wysa Copilot模型，在推理機制、心理記憶系統及用戶行為追蹤、倫理與風險控制上體現出更為專業的混合任務拆解的能力。
相較于同類產品，Seein的核心優勢在于‘動態任務處理能力’——能自主識別用戶深層需求（如從‘失眠抱怨’追溯至‘職場壓力’），而非機械套用模板。目前已在30所高校、10家企業的心理服務場景中落地試用，展現出在情緒理解、認知建模、干預規劃與風險控制等方面的系統優勢。
下一步，Seein團隊以構建“有溫度的AI心理大模型”為愿景，致力于打造既具人類認知結構的“三維地形—結構雙核”智能體，又具備跨平臺部署能力與倫理響應機制的通用心理支持工具。
未來，團隊將進一步強化多模態感知與任務鏈推理機制，深化語音、生理數據等自然交互能力，并與醫療、教育、社區等機構協作共建，讓專業心理干預從“輔助工具”升級為“可標準化、可推廣”的服務體系，推動普惠型AI心理支持真正落地，觸達更多有需要的人群，助力構建一個更加智能、可及、公平的心理健康服務生態。（夕里科技（北京）有限公司供圖）
