PreActIR：先预测工具后果的图像修复智能体

Xu Zhang 等作者提出图像修复智能体框架 PreActIR，让智能体在调用修复工具前先预测该工具的后果，而非执行后再评估。其工具条件世界模型会预测残差退化、图像质量与保真度变化、危害风险及预测不确定性。 在固定候选池、验证器与预算的受控评测中，该框架比“先执行再评估”的试错方式减少 42.5% 真实工具调用和 63.4% 被拒调用，Y-PSNR 提升 0.92 dB。上述结果来自作者在受控条件下的评测。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。