在AI Agent时代，普通人应避免提问，转向工程化思维。工程化强调过程、记忆和边界，需计算投入产出比，持续迭代优化。明确需求，拓展信息边界，确保参与和反馈，才能有效利用AI。
本研究提出了一种信息边界感知学习框架（InBoL），旨在提高多模态大语言模型（MLLMs）在面对信息不足时拒绝回答的准确性，从而增强其可信度。
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