CoA框架让VQA智能体学会先提问再回答

研究者提出 Clarify-or-Answer（CoA）智能体框架，把“是否提问”与“问什么”分开建模：图像信息不足时，智能体生成澄清问题并迭代补全上下文，再作答。团队同时发布面向歧义场景的 CONTEXTCLARIFY 数据集和 GRPO-CR 强化学习方法，用多路奖励信号优化澄清问题质量。 据论文报告，在三个视觉语言模型和三个数据集上，CoA 在模块与系统层面均取得一致提升，单轮澄清即可带来显著收益。

AI 根据报道生成 · 59 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。