ActICL：智能体多模态上下文学习后训练方法

2026年10月15日，arXiv Computer Vision 刊出 Yanshu Li 等作者的论文，提出 ActICL 方法。据该论文，ActICL 通过工具增强推理训练 MLLM 智能体自主获取和使用 ICL 上下文：在迭代推理中分析信息缺口并执行针对性检索，再筛选候选或重新检索，直至上下文充足或达到资源上限后交给作答模型。该报道为目前唯一来源，未提及适用对象、收费或额度、地域及发布时间等附加条件，亦无后续跟进报道或与早先报道的矛盾之处。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。