RAG / 检索增强生成

CMRAG: Co-modality-based visual document retrieval and question answering

CMRAG：基于共模的视觉文档检索与问答

Wang Chen, Wenhan Yu, Guanqiang Qi, Weikang Li, Yang Li, Lei Sha, Deguo Xia, Jizhou Huang

机构 * Baidu Inc（百度公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 CMRAG通过统一编码模型和共模信息检索方法，提升多模态视觉文档问答系统的性能。

Comments Published at ICLR 2026 Workshop on Multimodal Intelligence

ExpReS-VLA: Specializing Vision-Language-Action Models Through Experience Replay and Retrieval

ExpReS-VLA: 通过经验回放和检索专门化视觉-语言-动作模型

Shahram Najam Syed, Yatharth Ahuja, Arthur Jakobsson, Jeff Ichnowski

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 ExpReS-VLA通过经验回放和检索增强，提升VLA模型在特定任务中的适应能力与性能。

Comments 8 pages, 4 figures, 3 tables, accepted to International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026