基于Agent的多模态事实核查

本文通过提出一种新颖的基于Agent的框架AgentFact和一个新的数据集RW-Post，解决了多模态虚假信息这一关键问题。高质量数据集和有效推理机制的缺乏是自动事实核查中的重要瓶颈。本文对可解释性和模拟人类验证工作流程的关注尤其值得注意。使用专门的Agent处理不同的子任务以及用于证据分析的迭代工作流程是提高准确性和可解释性的有前景的方法。

• •提出了AgentFact，一个用于多模态事实核查的基于Agent的框架。
• •介绍了RW-Post，一个新的用于真实世界多模态事实核查的数据集。
• •强调可解释性和模拟人类验证工作流程。
• •通过RW-Post和AgentFact的协同作用，证明了准确性和可解释性的提高。