CEMIR 对比 FISER：基于推理与基于富化的语用意图识别方法对比研究

一项对比研究在 HandMeThat v2 基准上，评估了结构化推理框架 FISER 与多模态富化方法 CEMIR 的语用意图识别能力。在覆盖 Qwen2.5-Omni-3B 至 GPT-5 的 4 个大语言模型测试中，两者在全部 16 组模型与难度对比下均无统计学显著差异。研究表明性能主要取决于基座模型能力与歧义难度，当文本已包含任务约束时，合成多模态增强并未带来明显收益。