arXiv · cs.AI· Miaobo Hu·· 13 天前AI 评分32
ActiveEvidence：带可验证获取间隙的决策导向证据图框架
ActiveEvidence: Decision-Focused Evidence Graphs with Verifiable Acquisition Gaps
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Miaobo Hu
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.20532v1
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AI 导读
arXiv 论文提出 ActiveEvidence 框架，将多模态智能体的主动证据获取建模为决策可认证问题，用反事实证据交互图（CEIG）表示证据价值与条件伤害，并通过 ε-决策证书判断未解析项是否可能改变所选动作。在 640 个案例（384/128/128 划分）上，控制器达到任务分 0.842、grounding F1 0.816、证据召回 0.873、1.74 次接受调用、286.5K visual tokens 和 742ms p95 延迟；证书重放显示 0.992 动作一致率与 0.988 证书率，每决策仅评估 19.6 而非 191.4 个昂贵交互项。
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