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TRIAD 基准发布：评测全模态大模型跨文本图像音频消歧
研究者提出 TRIAD，一个针对全模态歧义消解的基准，包含 327 条手写查询、86 个场景组、18 类歧义，每条为文本-图像-音频三元组。评测 14 个全模态系统发现，最佳模型在场景级消歧上仍落后人类 20 分以上，去掉选项后准确率跌至个位数，且模型常忽视音频线索。
arXiv NLP10 天前
#歧义消解
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AIR 多智能体框架解决 Text-to-SQL 歧义问题
论文提出对抗式意图解析框架 AIR，通过构建竞争性解释、执行 SQL 验证差异并生成澄清问题，无需任务特定训练即可处理歧义查询。在 AMBROSIA 基准上 F1 达 0.679，超过 IntentRL 的 0.618，且在缺少完整数据库时性能仅下降约 7%。
arXiv cs.AI13 天前