VeriPhy: Agentic Physical Reasoning for World Model Evaluation and Refinement
VeriPhy：面向世界模型评估与改进的可审计物理验证智能体
🧭 Agentic 物理推理验证与证据溯源
Carnegie Mellon University · Georgia Institute of Technology · Northeastern University · Adobe Research
用类型化物理义务和冻结专家证据做可溯源三态裁决，覆盖 228/304 个真实生成缺陷
📌 工作参考价值（4 点）
- 在商品短视频/广告创意质检中，可借鉴「先用纯文本 planner 生成 typed obligations 和静态 plan，再调用冻结专家工具」的架构：先定义必须验证的物理/视觉义务（如商品完整露出、文字可读、动作合理），避免 LLM 自由观察导致的遗漏和幻觉。
- 把每次模型判断封装为携带 provenance 的 evidence record，并输出 supported/contradicted/unknown 三态，而不是 scalar score；这样业务审核、badcase 复盘、合规审计能定位到具体帧/轨迹/OCR 证据，便于追责和修正。
- 将 critic verdict 作为 refinement 接口写回生成：在广告文案/视频生成中，不要只用总分 reward，而用结构化失败证据（哪句文案、哪个时刻、哪条义务 violated）驱动 prompt/policy 更新。
- 用 frozen low-level expert（OCR、分割、计数等）而非端到端大模型做测量，可降低幻觉并复用现有服务；在商品属性校验、广告落地页一致性检查中可落地。