研究概览
探索智能体如何借助图像表达与理解含义。
方法概览
图像与游戏语境进入视觉语义推理，形成假设与信念。MACH 结合这些信念和记忆支持选择交流策略，生成隐喻，并对表达进行修订。输出的话语与行动进入后续互动。MetaVision-DB 用于支持跨游戏的图像含义与交流研究。
图像与语境用于形成信念、选择策略并生成隐喻。记忆支持帮助修订表达，随后智能体输出话语与行动。
AI 辅助手绘方法示意主要贡献
- 主导 MetaVision-DB 数据构建与质量审核，涵盖 800 张图像和三类通信游戏。
- 共同开发 MACH，用于视觉语义推理与隐喻生成。
- 在 Visual Undercover 游戏中评估智能体通信。
成果状态
第三作者：《Orchestrating Secrets: Visual Metaphor Generation and Reasoning in Multi-Agent Communication Games》，正在修改并准备向 ARR 重新提交。