論文の概要: Multi-Agent Cooperative Learning for Robust Vision-Language Alignment under OOD Concepts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09746v1
• Date: Sun, 11 Jan 2026 20:36:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-16 19:43:18.832141
• Title: Multi-Agent Cooperative Learning for Robust Vision-Language Alignment under OOD Concepts
• Title（参考訳）: OOD概念に基づくロバスト視覚言語アライメントのための多エージェント協調学習
• Authors: Philip Xu, Isabel Wagner, Eerke Boiten,
• Abstract要約: 本稿では,視覚言語モデルにおけるクロスモーダルアライメントの崩壊に対処する,新しいマルチエージェント協調学習フレームワークを提案する。 VISTA-Beyondデータセットの実験では、MACLは、少数ショット設定とゼロショット設定の両方で、パフォーマンスを著しく改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel Multi-Agent Cooperative Learning (MACL) framework to address cross-modal alignment collapse in vision-language models when handling out-of-distribution (OOD) concepts. Four core agents, including image, text, name, and coordination agents, collaboratively mitigate modality imbalance through structured message passing. The proposed framework enables multi-agent feature space name learning, incorporates a context exchange enhanced few-shot learning algorithm, and adopts an adaptive dynamic balancing mechanism to regulate inter-agent contributions. Experiments on the VISTA-Beyond dataset demonstrate that MACL significantly improves performance in both few-shot and zero-shot settings, achieving 1-5% precision gains across diverse visual domains.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,OoD(out-of-distribution)概念を扱う際に,視覚言語モデルにおける相互アライメントの崩壊に対処する新しいMulti-Agent Cooperative Learning(MACL)フレームワークを提案する。 画像、テキスト、名前、調整エージェントを含む4つの中核エージェントは、構造化メッセージパッシングを通じてモダリティの不均衡を協調的に緩和する。 提案フレームワークは,マルチエージェント特徴空間の学習を可能にし,コンテキスト交換強化された数ショット学習アルゴリズムを導入し,エージェント間コントリビューションの調整に適応的動的バランス機構を採用する。 VISTA-Beyondデータセットの実験では、MACLは少数ショットとゼロショットの両方でパフォーマンスを著しく改善し、多様な視覚領域で1-5%の精度向上を実現している。

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