DAIN: Dynamic Agent-Based Interaction Network for Efficient and Collaborative Multimodal Reasoning

📄 arXiv: 2606.30189v1 📥 PDF

作者: Xinxin Chen, Yuchen Li, Zihan Wang, Haoyu Zhang, Ruixin Liu, Mingyuan Zhao

分类: cs.CL

发布日期: 2026-06-29

备注: 19 pages

💡 一句话要点

提出DAIN以解决多模态推理中的协作效率问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态推理 动态代理 协作网络 上下文感知 混合专家 稀疏激活 可解释性 性能优化

📋 核心要点

  1. 现有的多模态融合方法在处理复杂应用时，缺乏自适应性和高效的协作推理能力。
  2. 本文提出的DAIN通过动态调度和稀疏激活的代理机制，优化多模态融合过程，提升协作效率。
  3. 在五个基准测试中，DAIN显著提升了性能，特别是在ADNI数据集上实现了2.6%的准确率提升。

📝 摘要（中文）

当前的多模态融合方法，尤其是基于静态混合专家（MoE）架构的，往往难以满足复杂现实应用所需的自适应和高效协作推理。本文提出了动态代理交互网络（DAIN），将多模态融合重新构想为一个动态的多代理协作过程。DAIN采用上下文感知的元控制器，动态调度稀疏激活的专业交互代理，并协调压缩的代理间通信以达成共识。该框架通过多目标损失函数引导，联合优化任务准确性、代理专业化和操作效率。通过在五个不同基准上的全面评估，DAIN被确立为新的最先进技术，在ADNI上实现了2.6%的准确率提升。消融研究验证了动态调度和代理通信的关键作用，同时，DAIN通过样本级稀疏代理激活提供了更好的可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态融合方法在复杂应用中自适应性不足和协作效率低下的问题。静态的混合专家架构无法有效应对动态变化的输入和任务需求。

核心思路：DAIN的核心思路是将多模态融合视为一个动态的多代理协作过程，通过上下文感知的元控制器来调度代理的激活和通信，以实现高效的推理。

技术框架：DAIN的整体架构包括三个主要模块：上下文感知的元控制器、专业交互代理和压缩的代理间通信机制。元控制器负责动态调度代理的激活，而交互代理则专注于特定的任务和输入。

关键创新：DAIN的主要创新在于引入动态调度和稀疏激活机制，使得代理能够根据上下文信息进行自适应调整，从而提高了推理的效率和准确性。这一设计与传统的静态方法形成鲜明对比。

关键设计：DAIN使用多目标损失函数来优化任务准确性、代理专业化和操作效率。通过稀疏激活和通信正则化，DAIN能够在保持高效性的同时，增强模型的可解释性，揭示代理的角色和协作模式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DAIN在五个基准测试中表现出色，特别是在ADNI数据集上实现了2.6%的准确率提升，确立了其作为新一代多模态推理方法的地位。消融研究进一步验证了动态调度和代理通信在提升性能中的关键作用。

🎯 应用场景

DAIN的研究成果在医疗影像分析、情感识别和多模态内容生成等领域具有广泛的应用潜力。通过提高多模态推理的效率和准确性，DAIN能够支持更复杂的决策系统和智能应用，推动相关领域的技术进步和实际应用落地。

📄 摘要（原文）

Current multimodal fusion approaches, particularly those based on static Mixture-of-Experts (MoE) architectures, often struggle to provide the adaptive and efficient collaborative reasoning required by complex real-world applications. We introduce the Dynamic Agent-based Interaction Network (DAIN), which reconceptualizes multimodal fusion as a dynamic, multi-agent collaborative process. DAIN employs a context-aware Meta-Controller that dynamically schedules sparse activation of specialized interaction agents and orchestrates compressed inter-agent communication for consensus-building. The framework is guided by a multi-objective loss function that jointly optimizes task accuracy, agent specialization, and operational efficiency through sparse activation and communication regularization. Comprehensive evaluations across five diverse benchmarks -- ADNI, MIMIC-IV, MM-IMDB, CMU-MOSI, and ENRICO -- establish DAIN as a new state-of-the-art, delivering significant performance improvements including a 2.6\% accuracy gain on ADNI. Ablation studies verify the critical roles of both dynamic scheduling and agent communication. Furthermore, DAIN offers enhanced interpretability by exposing context-dependent agent roles and collaboration patterns while maintaining computational efficiency through sample-wise sparse agent activation. Our work demonstrates the promise of dynamic, agent-based paradigms for multimodal reasoning.