针对SeePhys Pro的多智能体辩论与视觉信息提取：来自ICML 2026 AI4Math Track 3挑战赛的第一名技术报告

arXiv cs.LG 论文
multi-agent visual-information-extraction physics-qa large-language-models competition icml-2026 ai4math

摘要

本技术报告介绍了ICML 2026 AI4Math Workshop中SeePhys Pro挑战赛的第一名解决方案，该方案采用两阶段框架，结合视觉信息提取和多智能体辩论，从图像中回答大学物理问题。

arXiv:2607.21946v1 公告类型：新 摘要：本技术报告介绍了我们在第三届AI for Math Workshop挑战赛Track~3（SeePhys Pro）中的方法，该任务要求回答大学物理问题，其题干和图形可能部分或全部以图像形式给出。当决定性信息位于图形而非文本中时，视觉物理问题对于大型语言模型来说变得显著更难，并且随着更多问题内容迁移到图像中，这种模态差距进一步扩大。我们采用两阶段框架来解决该任务：第一阶段是视觉信息提取，将图形内容重新表达为求解器可读的文本，以缩小模态差距；第二阶段是推理阶段，通过多智能体辩论协调三个异构求解器。我们的分析得出两个发现：协调带来的增益来自可靠的答案选择而非额外的辩论；图形辅助的价值与问题中锁定在图像中的内容量成正比。最终流程在公开数据上将整体准确率从单智能体基线的0.643提升到0.802，并在公开和私有排行榜上均获得第一名（私有整体0.743）。
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缓存时间: 2026/07/27 07:43 

# 多智能体辩论与视觉信息提取助力SeePhys Pro：ICML 2026 AI4Math赛道三挑战第一名技术报告
来源：https://arxiv.org/abs/2607.21946
查看PDF (https://arxiv.org/pdf/2607.21946)

> 摘要：本技术报告介绍了我们在第三届AI for Math研讨会挑战赛道三：SeePhys Pro中采用的方法。该任务要求回答大学级别的物理问题，其题目陈述和图形可能部分或全部以图像形式给出。当关键信息位于图形中而非文本中时，大语言模型在处理视觉物理问题时会遇到更大困难；随着越来越多的题目信息转移到图像中，这种模态差距进一步扩大。我们采用两阶段框架处理该任务：第一阶段是视觉信息提取，将图形内容重新表达为求解器可读的文本，以缩小模态差距；第二阶段是推理阶段，通过多智能体辩论编排三个异构求解器。我们的分析得出两个发现：编排带来的收益主要来自可靠的答案选择，而非额外的辩论；图形辅助的价值取决于有多少题目信息被锁定在图像中。最终，该流水线在公开划分上将单一智能体基线的整体准确率从0.643提升至0.802，并在公开和私有排行榜上均获得第一名（私有整体准确率为0.743）。

## 提交历史

来自：Jiseok Kwak [查看邮件 (https://arxiv.org/show-email/8e9dafd7/2607.21946)] **[v1]** 2026年7月24日，周五，03:44:30 UTC (1,568 KB)

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