基於置信度校準與增量推理的多模態問答智能體：QANTA 2026奪冠方案解析

本文報導了在ICML 2026高效多模態問答研討會（EMM-QA）上提出的QANTA 2026挑戰賽奪冠方案。該方案針對金字塔式多模態問答中拋球題與加分題的不同目標，設計了雙智能體架構：拋球題智能體利用GPT-4o-mini級模型，結合置信度校準與領域特定數值推理策略，解決不確定性下的回答時機決策；加分題智能體採用GPT-4o級模型，通過前導詞感知推理、結構化關係推理及多模態證據整合提升選擇準確性。該系統摒棄了檢索管道和模型集成，專注於高效推理策略，最終獲得0.402的最高總分，驗證了在資源受限環境下輕量級任務專用推理策略的有效性。