A Progressive Visual-Logic-Aligned Framework for Ride-Hailing Adjudication

📄 arXiv: 2603.17328v1 📥 PDF

作者: Weiming Wu, Zi-Jian Cheng, Jie Meng, Peng Zhen, Shan Huang, Qun Li, Guobin Wu, Lan-Zhe Guo

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-03-18

💡 一句话要点

提出RideJudge框架，解决网约车事故责任判定的透明性和准确性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 网约车事故判定 多模态学习 视觉-逻辑对齐 强化学习 可解释性AI

📋 核心要点

  1. 现有网约车事故责任判定方法缺乏透明性，且难以处理海量数据，多模态LLM则存在感知幻觉和逻辑松散问题。
  2. RideJudge框架通过SynTraj合成引擎将抽象责任概念与具体轨迹模式对齐，并采用自适应上下文优化和链式裁决机制。
  3. 实验结果表明，RideJudge-8B在准确率上达到88.41%，超越了32B规模的基线模型，显著提升了裁决性能。

📝 摘要（中文）

高效的责任纠纷裁决对于维护市场公平至关重要。然而，网约车订单量的指数级增长使得人工审核难以处理，而传统的自动化方法缺乏准司法决策所需的推理透明性。尽管多模态LLM提供了一个有前景的范例，但它们在弥合通用视觉语义和严格证据协议之间的差距方面存在根本性困难，经常导致感知幻觉和逻辑松散。为了解决这些系统性的错位，我们引入了RideJudge，一个渐进式视觉-逻辑对齐框架。我们没有依赖通用的预训练，而是通过SynTraj（一个将抽象责任概念扎根于具体轨迹模式的合成引擎）来弥合语义差距。为了解决海量法规和有限上下文窗口之间的冲突，我们提出了一种自适应上下文优化策略，该策略提炼了专家知识，并结合了链式裁决机制来强制执行主动的证据查询。此外，针对复杂责任评估中稀疏二元反馈的不足，我们实现了一种新颖的序数敏感强化学习机制，该机制根据分层严重程度校准决策边界。大量实验表明，我们的RideJudge-8B实现了88.41%的准确率，超过了32B规模的基线，并为可解释的裁决建立了新的标准。

🔬 方法详解

问题定义：网约车事故责任判定需要高效、准确且透明的自动化方法。现有方法，包括人工审核和传统自动化方法，都存在局限性。人工审核成本高昂且难以扩展，传统自动化方法缺乏推理透明性，而直接应用多模态LLM则容易产生幻觉和逻辑错误，无法满足准司法决策的要求。

核心思路：RideJudge的核心思路是通过构建一个渐进式的视觉-逻辑对齐框架，弥合通用视觉语义和严格证据协议之间的差距。该框架通过合成数据、上下文优化和强化学习等手段，增强模型对责任概念的理解和推理能力，从而提高裁决的准确性和可解释性。

技术框架：RideJudge框架包含以下主要模块：1) SynTraj合成引擎，用于生成与责任相关的轨迹数据；2) 自适应上下文优化模块，用于从海量法规中提取关键信息；3) 链式裁决机制，用于模拟专家进行证据查询的过程；4) 序数敏感强化学习模块，用于根据责任的严重程度校准决策边界。整体流程是从视觉输入中提取信息，结合法规和专家知识进行推理，最终输出责任判定结果。

关键创新：RideJudge的关键创新在于其渐进式的视觉-逻辑对齐方法。与直接使用通用预训练模型不同，RideJudge通过SynTraj合成引擎将抽象的责任概念与具体的轨迹模式对齐，从而增强模型对责任的理解。此外，自适应上下文优化和链式裁决机制模拟了专家的推理过程，提高了裁决的可解释性。序数敏感强化学习则针对复杂责任评估中稀疏二元反馈的不足，提高了模型的学习效率。

关键设计：SynTraj引擎通过程序化生成轨迹数据，并标注责任信息，用于训练模型。自适应上下文优化模块使用注意力机制从法规中提取相关信息。链式裁决机制通过迭代查询证据，逐步缩小责任范围。序数敏感强化学习使用分层奖励函数，根据责任的严重程度调整决策边界。具体的网络结构和损失函数细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RideJudge-8B在网约车事故责任判定任务上取得了显著的性能提升，准确率达到88.41%，超过了32B规模的基线模型。这表明该框架在可解释性裁决方面具有强大的潜力，并为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

RideJudge框架可应用于网约车、自动驾驶等领域的事故责任判定，提高裁决效率和公平性。该研究还可推广到其他需要可解释性决策的场景，如医疗诊断、金融风控等，具有广阔的应用前景和实际价值。

📄 摘要（原文）

The efficient adjudication of responsibility disputes is pivotal for maintaining marketplace fairness. However, the exponential surge in ride-hailing volume renders manual review intractable, while conventional automated methods lack the reasoning transparency required for quasi-judicial decisions. Although Multimodal LLMs offer a promising paradigm, they fundamentally struggle to bridge the gap between general visual semantics and rigorous evidentiary protocols, often leading to perceptual hallucinations and logical looseness. To address these systemic misalignments, we introduce RideJudge, a Progressive Visual-Logic-Aligned Framework. Instead of relying on generic pre-training, we bridge the semantic gap via SynTraj, a synthesis engine that grounds abstract liability concepts into concrete trajectory patterns. To resolve the conflict between massive regulation volume and limited context windows, we propose an Adaptive Context Optimization strategy that distills expert knowledge, coupled with a Chain-of-Adjudication mechanism to enforce active evidentiary inquiry. Furthermore, addressing the inadequacy of sparse binary feedback for complex liability assessment, we implement a novel Ordinal-Sensitive Reinforcement Learning mechanism that calibrates decision boundaries against hierarchical severity. Extensive experiments show that our RideJudge-8B achieves 88.41\% accuracy, surpassing 32B-scale baselines and establishing a new standard for interpretable adjudication.