多模态长文档视觉问答」共找到 1659 篇相关文章

算法论文8

拒绝「盲修」:JarvisEvo 如何让 Agent 像人类一样拥有「视觉反思」能力?

现有 Image Editing Agent 缺乏视觉反馈,易致「指令幻觉」和 Reward Hacking。JarvisEvo 应运而生,它通过 iMCoT、SEPO、On - Policy Reflection 等技术,结合 ArtEdit 数据集和三阶段训练,在修图上表现出色,意义超图像编辑。

机器之心
开源动态8

多模态长文本理解测评首发:46款模型无一攻克128K难关

香港科大等研究者联合提出MMLongBench,用于评估多模态模型长文本理解能力。它覆盖5大类型任务的16个数据集,对46个模型测试显示,闭源和开源模型在长上下文任务均面临挑战,OCR和跨模态检索能力是瓶颈。

量子位
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ICLR 2026 Oral|多模态知识图谱对齐难:破解噪声关联至为关键

在数据多元化时代,多模态知识图谱能为下游应用提供数据支撑,实体对齐是构建知识图谱的核心技术。但大规模知识图谱关联与融合面临噪声和潜隐关联挑战。四川大学团队提出 RULE 方法,缓解了这些影响,论文被 ICLR 2026 接收为 Oral。

机器之心
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最强多模态模型也拿不到30分?DeepImageSearch定义相册搜索新范式,开启个人视觉记忆的深度搜索时代

人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式,将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench,用ImageSeeker框架评测主流模型,结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。

机器之心
算法论文8

SFT在帮倒忙?新研究:直接进行强化学习,模型多模态推理上限更高

学界常用「监督微调(SFT)+ 强化学习(RL)」训练大模型。但新研究发现,SFT 会引发「伪推理路径」,阻碍推理进步。相比之下,直接进行 RL 训练,模型多模态推理上限更高,该团队训练的模型还刷新了纪录。

机器之心
开源动态8

13.3K Star!终于有人把文档转 Markdown 这件事做好了!

AI 应用普及,企业常将不同格式文档喂给大模型,但转换工具存在诸多问题。Firecrawl 团队的开源项目 anydoc 支持 14 种格式统一转 Markdown,速度快、输出一致,还有浏览器版本保障隐私,提供多种编程接口。

开源星探
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高潮从第几秒开始?GaMMA 让多模态大模型真正「听懂」音乐时间线

现有多模态大模型难以理解音乐时间线。复旦大学与字节跳动团队提出 GaMMA,采用双编码器融合网络,经三阶段训练,还推出 MusicBench 评测基准。实验显示,GaMMA 在多基准上表现优异,刷新 SOTA。

机器之心
开源动态8

Apple | 开源视觉语言模型:FastVLM,可手机运行,首token速度提升 85 倍

苹果开源能在 iPhone 上运行的视觉语言模型 FastVLM,代码仓库含 iOS/macOS 演示应用。它解决体积和速度问题,首 token 输出速度提升 85 倍,引入 FastViTHD 编码器,适配 iOS/Mac 生态,有不同参数量级版本。

AINLPer
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ACL'25 | CIGEval:一种基于多模态大模型的可控生图评测智能体

阿里国际AI团队提出CIGEval,这是基于多模态大模型驱动的图像生成评估智能体框架。它集成多功能工具箱,通过任务拆解与工具调度提升评估准确性与可解释性,已在ComfyUI - Copilot上线。

PaperAgent
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JanusVLN:双重隐式记忆解耦语义与空间,开创视觉语言导航记忆新范式

视觉 - 语言导航(VLN)现有主流方法依赖显式记忆面临挑战,未充分利用3D线索。JanusVLN框架引入双重隐式神经记忆,解耦语义与空间信息,实验验证其性能、效率和泛化能力出色。

AI科技评论