提示词描述
本项目旨在解决多模态长文档理解中，视觉Token数量庞大、信息冗余以及压缩策略在效率和任务需求之间难以平衡等挑战。考虑到多模态模型在长上下文场景中面临的计算开销，我们系统地研究了视觉Token压缩方法和自适应压缩策略。具体而言，我们从文档整体和任务相关性的角度出发，探索有效的视觉Token压缩和过滤机制。此外，我们引入强化学习方法，探索针对不同文档和问题场景的压缩率自适应选择策略。在此基础上，我们构建一个多模态长文档问答任务的应用系统，以整合和验证所提出的方法。主要研究内容如图1所示。请为我生成一个图示。什么样的图示是合适的，应该如何呈现？
![生成一个清晰的学术流程图，描绘一个涉及LLM驱动代理的多轮竞争性游戏实验。该图应说明以下工作流程：初始化：创建一组代理，每个代理都具有从正态分布中抽样的异质内在能力。每个代理在每一轮中都被赋予固定的可支配资本，记为E。代理被分配到以下三种实验条件之一：1) 无网络条件：代理在没有访问社交信息的情况下独立运作。2) 小世界网络：代理在小世界网络结构中互动。3) 混合网络：代理在一个结合了小世界特征和无尺度度分布（即，一个用额外三角形增强的无尺度网络）的网络中互动。重复游戏循环（T轮）：对于每一轮t：每个代理i决定一个投资水平oᵢ,ₜ ∈ [0, E]。未投资的资本（E − oᵢ,ₜ）被保留为私人财富。一个全局竞争机制根据玻尔兹曼风格的规则分配表现分数，该规则结合了相对投资、内在能力和随机噪声。信息...](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2Fvw1Gnd9NCyziYwTyT6q2uXK6J2zyJMnT%2F7aa136b9-e4fe-4993-8c83-f2a8e187769a%2F3d05bab2-a68e-48b9-9e18-b9eaa7b0b577.png&w=3840&q=75)
![请绘制一个垂直的、分阶段的特征选择算法流程图，风格类似于学术论文插图（浅色调，清晰线条）。该过程分为三个阶段，用水平线分隔：
阶段 1（快速筛选）：
1. 输入：原始特征 X，目标变量 Y
2. 计算互信息 I(X_j; Y) (k近邻方法)
3. 按互信息降序排序 → F_sorted
4. 选择策略（并行分支）：
- 阈值策略：I ≥ τ
- 数量策略：取前 k = β×d 个特征
5. 输出：S1, X1
阶段 2（mRMR + 马尔可夫毯）：
1. 从 S1 开始，选择互信息最大的特征加入 S
2. mRMR 迭代：
- 计算候选特征的边际 mRMR 分数
- 选择最高分并将其添加到 S
3. 马尔可夫毯筛选：
- 对于 S 中的每个特征 X_i：
- 找到满足 I(X_i; X_j) > τ_mb 且 I(X_j; Y) ≥ I(X_i; Y) 的 X_j
- 如果找到，则移除 X_i
4. 输出：S2
阶段 3（PCBWOFS 优化）：
1. 编码：二进制 b=[b_1,...,b_m]
2. 初始化（混合策略）
3. 适应度评估：适应度 = Acc - α·|b|/m
4. 繁殖和交叉：
- 选择 → OR门交叉 → 上下文感知交叉
5. 同类相食策略：淘汰低适应度后代
6. 变异：位翻转 + 特征交换
7. 迭代更新种群，保留精英
8. 输出：最优特征子集
流程图元素要求：
- 使用矩形框表示步骤，使用菱形框表示判断/分支
- 箭头指示流程方向
- 使用“阶段 1/2/3”标题标记三个阶段
- 整体布局应简洁，适合插入论文。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2Fhpsp97YaFBIUPx0EbaYDvGh7CgMgwN6k%2F78922486-2288-41ff-b4fd-2ad57a745aa8%2F13bd335c-4284-418b-83a3-f002ed2565b3.png&w=3840&q=75)
