面向网约车裁责的渐进式视觉-逻辑对齐框架

高效裁断责任纠纷对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人工审核难以为继，而传统自动化方法缺乏准司法裁决所需的推理透明度。尽管多模态 LLM 提供了有前景的范式，它们从根本上难以弥合通用视觉语义与严格证据规程之间的鸿沟，常导致感知幻觉与逻辑松散。为解决这些系统性错位，我们提出 RideJudge，一个渐进式视觉-逻辑对齐框架。我们不依赖通用预训练，而是通过 SynTraj——一个将抽象责任概念落地为具体轨迹模式的合成引擎——来弥合语义鸿沟。为解决海量法规与有限上下文窗口之间的冲突，我们提出蒸馏专家知识的自适应上下文优化策略，并辅以裁断链（Chain-of-Adjudication）机制以强制进行主动的证据查究。此外，针对稀疏二元反馈难以胜任复杂责任评估的问题，我们实现了一种新颖的序数敏感强化学习机制，依据层级化严重程度校准决策边界。大量实验表明，我们的 RideJudge-8B 达到 88.41% 的准确率，超越 32B 规模基线，为可解释裁断树立了新标准。