多模态大模型

Task-Adaptive Retrieval over Agentic Multi-Modal Web Histories via Learned Graph Memory

基于学习图记忆的代理多模态网络历史任务自适应检索

Saman Forouzandeh, Kamal Berahmand, Mahdi Jalili

机构 * School of Engineering, Royal Melbourne Institute of Technology University（皇家墨尔本理工大学工程学院） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ACGM方法，通过任务自适应图记忆检索代理历史，利用策略梯度优化提升检索质量，在多个数据集上取得显著成果。

Comments The 49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval

SearchAD: Large-Scale Rare Image Retrieval Dataset for Autonomous Driving

SearchAD：大规模稀有图像检索数据集用于自动驾驶

Felix Embacher, Jonas Uhrig, Marius Cordts, Markus Enzweiler

机构 * Mercedes-Benz AG（梅赛德斯-奔驰集团） ； Institute for Intelligent Systems, Esslingen University of Applied Sciences（埃斯林根应用技术大学智能系统研究所） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 SearchAD为自动驾驶提供大规模稀有图像检索数据集，包含423k帧和513k个标注框，针对稀有类别检索问题，支持文本到图像和图像到图像检索及少样本学习。

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