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自反思机制
分布 视觉语言模型1图像编辑与可控生成1
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Refer-Agent：面向指代视频目标分割的推理与反思协同多智能体系统
Refer-Agent: A Collaborative Multi-Agent System with Reasoning and Reflection for Referring Video Object Segmentation
把 RVOS 拆成由 MLLM 驱动的多智能体逐步推理流程，用 Questioner-Responder 反思链校验中间结果并回灌下一轮推理，配合由粗到细的帧选择与动态视觉焦点布局；这套无需微调即可接入新 MLLM 的推理框架，可直接迁移到视频问答、时序定位等需要跨帧证据聚合的视觉-语言任务。
ReasonEdit：面向推理增强的图像编辑模型
ReasonEdit: Towards Reasoning-Enhanced Image Editing Models
把冻结的 MLLM 编码器解锁为可推理模块，用「思考—编辑—反思」循环让模型理解抽象指令并自动纠错，为指令式编辑提供了一条不依赖更多配对数据、而靠推理提升精度的可复用范式。