Multi-Agent Forensic Reasoning for Generalizable Deepfake Video Detection
基于多智能体法医推理的可泛化深度伪造视频检测
🧭 多智体协同法医推理
Beijing Jiaotong University · Tsinghua University · Ant Group
提出多专家Agent分别分析纹理、光照、运动、物理伪造线索，以小型开源MLLM超越GPT和Gemini
📌 工作参考价值（4 点）
- 多专家Agent分工架构：可借鉴到推荐系统的多信号融合——设计多个Agent分别专注商品视觉、文本描述、用户行为等不同特征，再由协调Agent融合决策，提升系统鲁棒性。
- Judge Agent的冲突解决机制：类似推荐的多路召回融合排序，可设计一个元Agent来处理各专家意见分歧，结合置信度加权或投票策略，提高最终决策质量。
- 小型开源MLLM的多Agent组合超越单一大模型：在资源受限的业务场景（如移动端推荐助手），可通过多个小模型协同达到不逊色于闭源大模型的性能，降低推理成本。
- 自动化标注流水线：多模型聚合与冲突解决自动生成细粒度图文注释，可用于电商评论分析、商品描述增强等任务，提升数据标注效率。