面向对话多模态情感推理的证据支撑验证 Agent 方法
英文标题：An Agentic Approach with Evidence-Grounded Verification for Multimodal Emotion Reasoning in Conversation
本文针对对话多模态情感推理任务提出了一种结合证据支撑验证（Evidence-Grounded Verification）的 Agent 方法。研究指出，基于大语言模型（LLM）的多模态情感推理系统虽在标准基准上表现良好，但通过指令微调（Instruction Tuning）进行改进需要承担高昂的计算开销。该研究探索了基于冻结模型（Frozen Models）构建 Agent 管线以规避计算成本的新思路，并着力解决其引入的新挑战，为低算力成本下的多模态情感交互与落地提供了有益借鉴。
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中文
摘要
基于大语言模型（LLM）的多模态情感推理系统在标准基准测试中表现优异，但通过指令微调（Instruction Tuning）对其进行优化通常需要承担昂贵的计算成本。基于冻结模型（Frozen Models）构建的 Agent 管线（Agentic pipelines）虽然规避了这一成本，但也引入了不同的挑战……
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