InterleaveThinker：强化智能体交错生成系统 教AI画逻辑连环画

这项研究由香港中文大学等机构提出，旨在通过名为 InterleaveThinker 的多智能体框架，赋予现有图像生成器强大的交替图文序列生成能力。该框架巧妙地解决了传统模型在长序列任务中容易出现的视觉过度依赖和逐步误差累积问题。其核心运作流程包含负责全局规划的 Planner 智能体、执行生成的图像生成器，以及负责评估与反馈的 Critic 智能体。研究团队还构建了涵盖 8.8万条 SFT 数据和 1.3万条 RL 数据的大规模数据集，并利用强化学习（GRPO）优化智能体的修正能力。实验证明，该方法在视觉叙事、操作指导及具身机器人控制等复杂推理任务中表现卓越，性能可媲美 GPT-5 等顶尖闭源模型。