可溯源多模态情感推理智能体框架提出

2026年10月26日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Elyas Rashno 与 Farhana Zulkernine 的报道，称其提出一个面向多模态对话情绪推理的可溯源智能体框架，并包含提示空间自适应。该框架设有基于证据引用的验证阶段，用于定位出错的组件，再把失败转化为提示词补丁，从而在不更新模型权重的情况下完成适配。报道称，在 MER2025 数据集上，该方法对 2B 至 38B 的四个 MLLM 均优于冻结静态流程，F-score 提升 0.6–2.2 分，其中 Qwen2.5-VL-7B 从 52.3 升至 54.5。上述数字与结论均来自该报道，尚待更多独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。