认知扭曲的自动识别是认知行为治疗的重要基础，但现有情感支持模型常侧重共情表达，难以根据扭曲类型、严重程度与风险动态调整干预；认知重构模型也往往采用固定的回复偏好，难以兼顾共情、理性和可执行性等目标。本次学术报告结合CoPoLLM与CARE-CR两篇论文，分别介绍基于认知状态和强化学习的干预策略选择，以及基于情境偏好预测、分层树搜索和多专家融合的认知重构方法，重点分析其算法设计、实验结果、适用边界与未来研究方向。
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