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MM-BrowseComp
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新基准和框架推动多模态AI代理发展
研究人员推出了新的框架和基准来改进多模态搜索代理。WeAgent-Harness和WeAgent-MMSearch旨在使代理能够原生交互并引用从网络检索到的图像，解决了当前仅文本方法的局限性。此外，MM-BrowseComp提供了一个包含400个需要视觉证据提取的问题的综合基准，显示即使是先进的模型在多模态浏览方面也面临挑战，准确率仅为24.25%。
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Struct-Searcher 智能体改进多模态信息检索
研究人员开发了 Struct-Searcher，一种利用信念修正理论的新型多模态信息检索智能体工作流。该方法构建了一个不断演变的多模态结构图，以有效处理不同数据类型之间的矛盾信息。实验表明，Struct-Searcher 在 BrowseComp-VL 基准测试上的准确率平均提高了 17.2%，并且优于现有的视觉语言模型和深度研究智能体。