arXiv Artificial Intelligence· Siyu Wu, Zeyu Liang, Linghao Wang, Qiyun Zheng, Yi Yao, Ling Lo, Hongxia Xie·· 3 小时前AI 评分24
CASE：面向冻结多模态情感模型的混淆感知技能演化框架
CASE: Confusion-Aware Skill Evolution for Frozen Multimodal Emotion Models
AI 导读
CASE 是首个面向多模态情感识别（MER）的智能体技能框架，通过维护可自我演化的成对 EmotionSkill 库，在不改动冻结 MLLM 主干的情况下纠正语义相邻情感间的混淆。在 CA-MER 基准上，CASE 将 Qwen3-VL-8B 的平均准确率从 46.80% 提升至 59.13%，并在 CA-MER、DFEW、EMER 三个数据集及多种通用与情感专用 MLLM 上取得一致增益。
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