在人工智能研究领域，多模态深度研究正成为突破传统信息处理边界的关键方向。传统模型在处理视觉与文本融合任务时，往往面临两大核心挑战：视觉检索命中率不稳定与推理深度不足。针对这些问题，最新研究提出将信息检索从单次操作升级为动态交互过程，通过多轮试探、反馈与再检索的循环机制，使模型在复杂环境中具备持续缩小搜索范围、验证关键信息的能力。
现有技术路线存在显著缺陷。单次全图检索易受背景噪声干扰，同一实体在不同尺度下的检索结果波动剧烈，导致关键信息遗漏。多数模型推理轨迹短、工具调用次数有限，难以完成多跳证据聚合与复杂问题的试错式验证。研究团队通过构建多尺度视觉检索系统，结合文本深度研究能力，成功将推理轮数提升至数十轮，搜索引擎交互次数突破百次量级，显著增强了模型在噪声环境中的稳定性。
技术实现包含三大核心模块。视觉检索阶段采用多实体定位与多尺度裁剪策略，模型自动生成多个边界框并对不同区域并行检索，有效提升关键信息捕获率。证据处理阶段构建视觉-网页-摘要-验证的闭环流程，通过辅助模型过滤噪声数据并提炼核心证据。跨模态推理阶段将成熟的文本深度研究能力迁移至视觉领域，实现图文信息的深度融合。训练体系采用"长轨迹合成-冷启动监督微调-在线强化学习"的三阶段方案，通过约3万条高质量轨迹数据完成初始训练，再利用真实搜索环境中的强化学习优化策略。
实验数据验证了技术路线的有效性。在VDR、FVQA等六个主流基准测试中，80亿参数模型在相同设置下较前代产品平均提升10.4%，300亿参数版本进一步将优势扩大至16%。特别值得注意的是，该模型在参数规模仅为GPT-5、Gemini-2.5-Pro等闭源系统十分之一的情况下，仍能取得相当甚至更优的性能表现。消融实验表明，多尺度裁剪策略使视觉命中率提升37%，结合文本搜索后整体准确率再提高22%，强化学习阶段则通过优化决策路径使步骤效率提升40%。
评测体系革新为技术发展提供新标准。传统基准存在两大系统性漏洞：问题文本常泄露答案线索，导致模型依赖先验知识绕过视觉验证；全图检索场景过于理想化，未能反映真实环境中的定位、裁剪与试错需求。新提出的VDR-Bench基准包含2000条强制视觉搜索的多跳问题，覆盖产品细节、地图标识、报告表格等十大视觉领域。该基准通过人工裁剪显著区域、实体验证、知识图谱扩展等严格流程，确保问题必须依赖局部检索与多跳推理才能解答，有效杜绝了文本捷径与全图检索漏洞。
技术突破带来应用场景的质变。在医疗诊断领域，模型可同时分析X光片与病历文本，通过多轮交互验证异常特征；在金融分析场景中，系统能够交叉比对财报截图与新闻文本，精准识别数据矛盾点；法律文书审查时，模型可自动定位合同条款与相关法条，构建完整的证据链条。这些应用场景的共同特点是信息高度分散、需要跨模态深度推理，传统模型往往因推理深度不足或视觉检索不稳定而失效。
研究团队指出，多模态深度研究的核心挑战在于构建噪声环境下的稳定推理闭环。通过将检索-推理过程分解为可量化的子任务，结合大规模合成数据与强化学习技术，模型能够自主形成"定位关键区域-验证视觉证据-补充文本知识-再定位新区域"的迭代机制。这种内生能力的形成，标志着人工智能系统向更接近人类认知模式的方向迈出重要一步，为解决复杂现实问题提供了新的技术范式。
