AMuFC：自适应使用视觉证据的多模态事实核查框架

韩国研究者 Jaeyoon Jung、Yejun Yoon、Kunwoo Park 发表论文，提出多模态事实核查框架 AMuFC，让视觉证据按需使用而非一律引入。研究称，不加区分地使用视觉证据反而会降低核查准确率，这挑战了“引入视觉证据必然提升准确率”的假设。 AMuFC 采用两个分工不同的视觉语言模型协作，实现视觉证据的自适应使用。作者在包括其自建的 WebFC 数据集在内的三个数据集上实验，称验证了自适应使用视觉证据的有效性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。