MM-VeriAgent：通过强化学习学习使用大量工具验证多模态虚假信息

英文标题：MM-VeriAgent: Learning to Use Extensive Tools to Verify Multimodal Misinformation with Reinforcement Learning

论文《MM-VeriAgent》提出了一种利用强化学习学习调用大量工具的框架，用于验证多模态虚假信息。作者指出，现实世界中的多模态虚假信息往往混合了多种伪造来源，因此需要针对具体样本制定检测策略。现有工具增强方法通常依赖预定义工作流或推理阶段规划，前者限制适应性，后者可能增加推理开销。该工作对开发多模态事实核查 Agent 和更灵活的工具调用机制具有参考意义。

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