ActICL：智能体自主检索ICL上下文

Yanshu Li 等作者提出后训练方法 ActICL，训练多模态大模型（MLLM）智能体通过工具增强推理，在迭代推理中分析信息缺口并自主检索、过滤候选示例，以获取和使用上下文学习（ICL）所需的上下文。在七个基准和三个 MLLM 上，ActICL 平均性能较标准相似度检索提升 11.6 个百分点，较最强先前基线提升 4.4 个百分点。该研究发布于 arXiv 计算语言学分类。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。