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官方账号arXiv cs.AI@Nirjhar Das, Md. Al-Mamun Provath
推荐理由：他们用GPT-4.1-mini和GPT-4.1做两个不同任务，靠置信度校准和数值推理拿了QANTA 2026最高分0.402，不是靠堆模型而是靠策略。
多模态问答
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7月13日
10:44
本文提出参加QANTA 2026挑战（ICML 2026 EMM-QA研讨会）的双智能体多模态问答系统。Tossup任务使用GPT-4.1-mini模型，通过置信度校准和领域特定数值推理策略减少过度自信。Bonus任务使用GPT-4.1模型，结合导引感知推理和结构化关系推理。系统在整体排行榜上取得最高分0.402，其中Tossup得分0.238，Bonus效果得分0.164。结果表明轻量级任务特定推理策略在资源受限的多模态问答基准上表现强劲。