AffectOmni：可验证的情感推理框架
原文标题：AffectOmni: RL-Verifiable People-Centric Grounded Affective Reasoning for Social and Art-Related Scenes
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多模态大模型在情感推理上存在捷径行为，忽视人物线索。AffectOmni 通过 GRPO 训练，引入人物聚焦和时间顺序奖励，并使用 SAM3 进行像素级证据验证。实验表明其在情感识别和时间敏感任务上显著提升。
- 问题
- 多模态大模型情感推理依赖捷径，忽视人物线索，且LLM评判奖励区分度低。
- 方法
- 用GRPO训练，加入人物聚焦与时间顺序奖励，组内比较评分，并用SAM3将推理转为像素级证据验证。
- 结果
- 在IntentBench、Daily Omni、WorldSense上超越开源7B基线，情感识别提升4.66%，时间敏感任务提升14.29%。
- 影响
- 为情感计算提供可外部审计的证据接口，适合需要可解释性的交互产品。
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