在人工智能研究領域，多模態深度研究正成為突破傳統信息處理邊界的關鍵方向。傳統模型在處理視覺與文本融合任務時，往往面臨兩大核心挑戰：視覺檢索命中率不穩定與推理深度不足。針對這些問題，最新研究提出將信息檢索從單次操作升級為動態交互過程，通過多輪試探、反饋與再檢索的循環機制，使模型在復雜環境中具備持續縮小搜索范圍、驗證關鍵信息的能力。
現有技術路線存在顯著缺陷。單次全圖檢索易受背景噪聲干擾，同一實體在不同尺度下的檢索結果波動劇烈，導致關鍵信息遺漏。多數模型推理軌跡短、工具調用次數有限，難以完成多跳證據聚合與復雜問題的試錯式驗證。研究團隊通過構建多尺度視覺檢索系統，結合文本深度研究能力，成功將推理輪數提升至數十輪，搜索引擎交互次數突破百次量級，顯著增強了模型在噪聲環境中的穩定性。
技術實現包含三大核心模塊。視覺檢索階段采用多實體定位與多尺度裁剪策略，模型自動生成多個邊界框并對不同區域并行檢索，有效提升關鍵信息捕獲率。證據處理階段構建視覺-網頁-摘要-驗證的閉環流程，通過輔助模型過濾噪聲數據并提煉核心證據?？缒B推理階段將成熟的文本深度研究能力遷移至視覺領域，實現圖文信息的深度融合。訓練體系采用"長軌跡合成-冷啟動監督微調-在線強化學習"的三階段方案，通過約3萬條高質量軌跡數據完成初始訓練，再利用真實搜索環境中的強化學習優化策略。
實驗數據驗證了技術路線的有效性。在VDR、FVQA等六個主流基準測試中，80億參數模型在相同設置下較前代產品平均提升10.4%，300億參數版本進一步將優勢擴大至16%。特別值得注意的是，該模型在參數規模僅為GPT-5、Gemini-2.5-Pro等閉源系統十分之一的情況下，仍能取得相當甚至更優的性能表現。消融實驗表明，多尺度裁剪策略使視覺命中率提升37%，結合文本搜索后整體準確率再提高22%，強化學習階段則通過優化決策路徑使步驟效率提升40%。
評測體系革新為技術發展提供新標準。傳統基準存在兩大系統性漏洞：問題文本常泄露答案線索，導致模型依賴先驗知識繞過視覺驗證；全圖檢索場景過于理想化，未能反映真實環境中的定位、裁剪與試錯需求。新提出的VDR-Bench基準包含2000條強制視覺搜索的多跳問題，覆蓋產品細節、地圖標識、報告表格等十大視覺領域。該基準通過人工裁剪顯著區域、實體驗證、知識圖譜擴展等嚴格流程，確保問題必須依賴局部檢索與多跳推理才能解答，有效杜絕了文本捷徑與全圖檢索漏洞。
技術突破帶來應用場景的質變。在醫療診斷領域，模型可同時分析X光片與病歷文本，通過多輪交互驗證異常特征；在金融分析場景中，系統能夠交叉比對財報截圖與新聞文本，精準識別數據矛盾點；法律文書審查時，模型可自動定位合同條款與相關法條，構建完整的證據鏈條。這些應用場景的共同特點是信息高度分散、需要跨模態深度推理，傳統模型往往因推理深度不足或視覺檢索不穩定而失效。
研究團隊指出，多模態深度研究的核心挑戰在于構建噪聲環境下的穩定推理閉環。通過將檢索-推理過程分解為可量化的子任務，結合大規模合成數據與強化學習技術，模型能夠自主形成"定位關鍵區域-驗證視覺證據-補充文本知識-再定位新區域"的迭代機制。這種內生能力的形成，標志著人工智能系統向更接近人類認知模式的方向邁出重要一步，為解決復雜現實問題提供了新的技術范式。
