AgenTeeth：通过工具证据注入抑制冻结视觉语言模型在牙科 X 光片上幻觉的模型无关框架

英文标题：AgenTeeth: A Model-Agnostic Framework for Suppressing Hallucination in Frozen Vision-Language Models on Dental X-Rays via Tool Evidence Injection

视觉语言模型（VLM）在全景牙科 X 光片上的表现往往存在不可靠性，极易依赖学到的解剖学先验知识而非图像中的实际证据，导致在牙齿定位与空间推理中频繁产生幻觉。为此，研究者提出了 AgenTeeth 框架，通过向冻结的 VLM 注入外部工具提取的客观证据来抑制幻觉生成。该框架具备模型无关特性，无需对底层模型进行微调，为多模态医疗 Agent 在高精度医学影像分析场景下的可靠落地提供了关键参考。