Perceive to Hypothesize, Verify to Ground: An Agentic Reasoning Framework for Open-World Geo-Localization
面向开放世界地理定位的感知-假设-验证智能体推理框架
🧭 Agent 推理与证据验证定位
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou) · The Hong Kong University of Science and Technology
提出 GeoPAVE 双层智能体框架，以感知生成假设、验证证据支撑决策来缓解幻觉与上下文漂移
📌 工作参考价值（4 点）
- 借鉴感知-假设-验证双层结构：在商品图像识别/以图搜货中，先让模型生成候选品牌、款式、材质等假设，再调用商品知识库或属性检测工具对假设做 support/refute/refine，降低多模态 LLM 的幻觉率和错配率。
- 显式证据 grounding 适合召回/排序前的 query 理解：对用户上传图片或模糊描述，不直接输出结果，而是要求模型先提取可验证证据（logo、包装、场景文字）并逐步推断，减少上下文漂移。
- 将决策动作离散化为 support/refute/refine，可以作为推荐 Agent 中的通用校验模块，对 LLM 生成的推荐理由或商品属性进行多轮事实核查后再返回用户，提升可解释性和可信度。
- 构建包含多跳查询、多轮工具调用和结构化推理轨迹的数据集，方式可迁移到电商场景，用于训练/评估带工具调用的推荐 Agent，但需注意增加在线推理时延与成本控制。