毕节储罐保温施工队 驱逐多智能体视觉幻觉“滚雪球”！新国立等提倡ViF：需修订模子，即插即用

智能体当今能 hold 住越来越多复杂任务了毕节储罐保温施工队，但问题仍然不少。

比如，多智能体协同作念视觉任务，时时轮次越多错得越离谱——根源不在模子时刻不够，而在于智能体之间传递视觉信息的式自己就有劣势。

来悛改加坡国立大学 LV-Lab 偏执他国表里科研机构的推敲东说念主员和顺到：

基于视觉谈话模子（VLM）的多智能体系统（MAS）正成为复杂多模态配合的中枢案，却被个致命痛点死死卡住：多智能体视觉幻觉滚雪球——单个智能体的视觉误判通过纯文本信息流逐放大，早期微小造作终演形成系统崩溃。

此前案险些只聚焦「单智能体幻觉阻拦」，根底法阻断跨智能体的造作传播。长轮次配合中，模子能被幻觉"滚雪球"越拖越垮。

针对这辛苦，他们提倡了 ViF（Visual Flow），种轻量通用的视觉流范式。用「视觉流 + 夺眼力重分派」重构智能体间视觉传递逻辑，需修订基座模子即可大幅压制幻觉滚雪球。

该责任已入选 ICLR 2026，在 8 大基准、4 种 MAS 结构、10 款主流 VLM 上已毕康健普及。

纯文本流信息传递：致视觉幻觉滚雪球应

现时 VLM 多智能体配合，全程依赖文本流传递视觉信息，这设想存在两大律例避的劣势：

内在幻觉：单智能体自身生成与图像不符的造作视觉刻画；

幻觉传播：后续智能体过度依赖前置文本，将早期造作作为先验，视觉 - 文本调整的损耗与偏差被逐放大。

此前化案险些齐只聚焦「单智能体幻觉阻拦」，法阻断跨智能体的造作传播；在长轮次配合中，模子能可能会被视觉幻觉的"滚雪球"牵扯，可能致法胜任复杂视觉任务。

三种纬度的夺眼力分析：锁定重要鼎沸成因

推敲团队从轮次、层、令三个维度作念度夺眼力拆解，次系统的筹商了幻觉滚雪球的骨子：

1. 随智能体轮次增多，视觉令平均夺眼力分派在 20 轮暴跌 62，中层视觉夺眼力峰值径直肃清；

2. 中层单峰夺眼力视觉令是保存原生视觉把柄的中枢载体，对视觉意会起决定作用；

3. 这类重要令占比从轮 1.22 骤降至 20 轮 0.10，视觉信息被文本信息压制。

这些中枢发现，为训导视觉信息流提供了重要的依据。

视觉流替代文本流：即插即用，轻量且兼容

ViF 根除「纯文本传视觉」的逻辑，造即插即用、模子关的轻量「视觉径直传递」范式，设备保温施工两大中枢设想直击痛点：

视觉中继流（Visual Relay Tokens）筛选中层单峰视觉令作为视觉中继载体，结教导作念轻量化高下文编码，径直传递原生视觉把柄，从根源避「视觉→文本」调整带来的信息损耗与偏差。

分层夺眼力重分派中：中间层放大重要视觉令夺眼力、回收夺眼力；层化夺眼力踱步，让视觉信号执续陆续长轮次配合。

此外，FlashAttention 兼容案针对当代模子常用的 FlashAttention 2/3（法取得夺眼力分数），设想 Key-Norm 替代战略，兼顾率与落地兼容。该团队提倡的法支拨较小，且可缝适配不同 VLM 与 MAS 结构。

全维度普及：幻觉滚雪球降近 40

ViF 经由了的推行考据：

全掩盖康健普及：8 大综 / 幻觉基准、4 种 MAS 结构（线 / 分层 / 随即 / 环形）、10 款基座模子（LLaVA、LLaVA-OV、Qwen2-VL、Qwen2。5-VL 等），平均普及 2.4~3.8；

视觉幻觉滚雪球阻拦：提倡了幻觉滚雪球分数 HS，并平均下落 30，交互密集的环形结构降幅近 40；

大模子增益多：34B/32B 大参数模子普及 4，解锁大模子多智能体后劲；

多场景通吃：多图、等增强视觉场景，平均普及 2.0~4.9；

：仅增多 8.1~13.4 理延伸、4.8~11.9 诡计支拨，大模子下支拨险些可忽略。

对比 5 款 SOTA 单智能体幻觉案，ViF 在多智能体场景下已毕断层式先：传统案只从单智能体开赴，ViF 从底层割断视觉幻觉传播，显贵阻拦多智能体幻觉滚雪球。

估计：解锁有长轮次视觉多智能体配合

ViF 是业内个从信息流重构层面处置多智能体视觉幻觉滚雪球的案，径直破长轮次配合「越作念越错」的魔咒，它用较小的代价，建树了智能体间的视觉流信息传递，让多智能体配合竟然竟然、可用。

论文：https://arxiv.org/pdf/2509.21789

代码：https://github.com/YU-deep/ViF

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