arXiv:2610.30690v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) deployed in mental-health contexts can be evaluated for safety failures, but the resulting judgments are often difficult to inspect or explain. Common approaches to improving safety rely on prompt engineering, LLM-as-a-Judge, and Constitutional AI. In this work, we describe a clinician-led alternative in which two clinicians define, finalize, and adjudicate the four safety checks of a rule base, which is formally verified for internal consistency and applied as a guardrail over LLM outputs. Here and in the title, clin
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年10月24日 · 原文日期：2026年10月23日
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