DeepVoyager-VL:无需强化学习打造长程多模态深度搜索智能体
Huanyao Zhang · hf · 2026-08-04
现有多模态大模型在处理开放世界动态问题时受限于静态参数知识,而现有的多模态深度搜索方法通常只在输入或回答阶段使用视觉,忽略了其在中间推理环节的作用,限制了交互深度。
为此,研究者提出 DeepVoyager-VL,一个面向长程多模态深度搜索的视觉闭环框架。其核心机制包括:
- 数据合成:构建多模态事件图,生成具有中间视觉依赖和长推理链的训练数据。
- 智能体架构:设计支持主动视觉获取和按需加载图像的交互机制。
- 模型微调:直接在合成数据上进行微调,无需引入强化学习。
在十个多模态搜索基准上的实验证明了该方法的有效性。
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