RAG / 检索增强生成

CiQi-Agent: Aligning Vision, Tools and Aesthetics in Multimodal Agent for Cultural Reasoning on Chinese Porcelains

CiQi-Agent：在多模态代理中对视觉、工具和美学的对齐用于中国瓷器的文化推理

Wenhan Wang, Zhixiang Zhou, Zhongtian Ma, Yanzhu Chen, Ziyu Lin, Hao Sheng, Pengfei Liu, Honglin Ma, Wenqi Shao, Qiaosheng Zhang, Yu Qiao

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shaanxi Academy of Cultural Relics Conservation（陕西省文物保护研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出CiQi-Agent，通过多图像输入、视觉工具调用和多模态检索增强生成，实现对瓷器六个属性的精细分析，同时构建了专家标注的CiQi-VQA数据集和对齐的CiQi-Bench基准，实验表明其在六个属性上的准确率比GPT-5高12.2%。

OmniRAG-Agent: Agentic Omnimodal Reasoning for Low-Resource Long Audio-Video Question Answering

OmniRAG-Agent：面向低资源长音频视频的代理多模态推理

Yifan Zhu, Xinyu Mu, Tao Feng, Zhonghong Ou, Yuning Gong, Haoran Luo

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

AI总结 本文提出OmniRAG-Agent，通过构建图像音频检索增强生成模块和代理循环，解决低资源长音频视频问答中的高成本编码、弱细粒度检索等问题，实验表明其在低资源环境下表现优异。