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Planning Prompting

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  1. TOOL · CL_312274 ·

    新的EDMA方法量化了多模态问答的模态贡献

    研究人员推出了一种新颖的多模态问答方法EDMA，该方法量化了每个数据模态对最终答案的贡献。通过将该过程形式化为迭代熵减，EDMA旨在提高可追溯性和性能。该方法利用了模态条件划分、熵驱动融合和基于熵的轨迹选择。评估结果表明，EDMA优于现有的提示基线，并与多智能体系统具有竞争力，证明了逻辑熵能有效引导正确的推理路径。