Evidence Ledger повышает мультимодальное рассуждение ИИ на 10–15%

Метод Adaptive Multi-modal Agentic Reasoning заменяет полный транскрипт диалога компактным реестром наблюдений, которые агент подгружает по запросу. На бенчмарке MMOU модель OmniSeek показала 70,4% против базовой Qwen3-Omni-Instruct — прирост 16,3%, на LVOmni — 44,2% (+8,4%).

• Реестр доказательств заменяет полный транскрипт на список наблюдений по запросу
• MMOU: 70,4% у OmniSeek против базовой Qwen3-Omni-Instruct (+16,3%)
• LVOmni: 44,2%, прирост +8,4% к базовой модели
• Улучшения показаны на длинных видео и требуют двухэтапного RL-обучения