論文の概要: TVIR: Building Deep Research Agents Towards Text--Visual Interleaved Report Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02320v1
- Date: Mon, 01 Jun 2026 14:35:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-02 21:34:32.284948
- Title: TVIR: Building Deep Research Agents Towards Text--Visual Interleaved Report Generation
- Title（参考訳）: TVIR: テキスト化に向けたディープリサーチエージェントの構築-ビジュアル・インターリーブド・レポート・ジェネレーション
- Abstract要約: TVIR (Text-Visual Interleaved Report Generation) は、100名の専門家によるマルチモーダルディープリサーチタスクのベンチマークである。
TVIR-Agentは階層的なマルチエージェントフレームワークで、アウトラインの構築と画像検索のための強力なベースラインとして機能する。
テキストアセスメントとビジュアルアセスメントを組み合わせたデュアルパスアセスメントフレームワークを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.89818340842003
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep Research Agents have shown strong capability in multi-step information retrieval, reasoning, and long-form report generation, but existing benchmarks and systems remain predominantly text-centric, with limited evaluation of whether visual elements are factually reliable and well aligned with the surrounding analysis. To address this gap, we introduce TVIR (Text--Visual Interleaved Report Generation), which includes TVIR-Bench, a benchmark of 100 expert-curated multimodal deep research tasks that require visual elements to serve specific analytical sub-goals, and TVIR-Agent, a hierarchical multi-agent framework that serves as a strong baseline for constructing outlines, retrieving images, generating charts with traceable sources, and composing reports through context-aware sequential writing. We further develop a dual-path evaluation framework that combines Textual Assessment and Visual Assessment. Experiments across nine deep research systems show that TVIR-Agent achieves strong overall performance, underscoring the importance of explicit multimodal design and evaluation for evidence-driven report generation.
- Abstract（参考訳）: ディープリサーチエージェントは、多段階情報検索、推論、長期レポート生成において強力な能力を示してきたが、既存のベンチマークとシステムは、視覚要素が実際に信頼性が高く、周辺分析に適合しているかどうかを限定して、主にテキスト中心のままである。
このギャップに対処するために,TVIR (Text-Visual Interleaved Report Generation) や,特定の分析サブゴールを提供するために視覚要素を必要とする100名の専門家によるマルチモーダルディープリサーチタスクのベンチマークである TVIR-Bench や,アウトラインの構築,画像の検索,トレース可能なソースによるチャートの生成,コンテキスト対応シーケンシャル書き込みによるレポート作成のための強力なベースラインとして機能する階層的マルチエージェントフレームワークである TVIR-Agent などが紹介されている。
さらに,テキストアセスメントとビジュアルアセスメントを組み合わせたデュアルパスアセスメントフレームワークを開発した。
9つのディープ・リサーチ・システムを対象とした実験により、TVIR-Agentは、明示的なマルチモーダル設計の重要性とエビデンス駆動のレポート生成の評価を根拠として、全体的な性能が向上することが示された。
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