CASE：冻结多模态情感模型的混淆感知技能进化

2026年10月26日，arXiv cs.AI 刊出 CASE 框架论文。据该报道，CASE 是首个面向多模态情绪识别（MER）的 agent-skill 框架：在冻结的多模态大模型上，它通过可自演化的 EmotionSkills 技能库动态检索技能，并强化边界感知推理。报道称，在 CA-MER 基准上，CASE 把 Qwen3-VL-8B 的平均准确率从 46.80% 提升到 59.13%，并在 DFEW、EMER 等基准上取得一致增益。截至目前，该事件只有这一篇报道，尚无其他来源的消息或独立复现结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。