RAG / 检索增强生成

VimRAG: Navigating Massive Visual Context in Retrieval-Augmented Generation via Multimodal Memory Graph

VimRAG：通过多模态记忆图导航大规模视觉上下文

Qiuchen Wang, Shihang Wang, Yu Zeng, Qiang Zhang, Fanrui Zhang, Zhuoning Guo, Bosi Zhang, Wenxuan Huang, Lin Chen, Zehui Chen, Pengjun Xie, Ruixue Ding

机构 * Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 VimRAG通过多模态记忆图提升检索增强生成在处理大规模视觉上下文中的能力，采用动态有向无环图结构和图调制视觉记忆编码机制，实现高效的信息检索与推理。

A Survey on MLLM-based Visually Rich Document Understanding: Methods, Challenges, and Emerging Trends

基于MLLM的视觉丰富文档理解综述：方法、挑战与新兴趋势

Yihao Ding, Siwen Luo, Yue Dai, Yanbei Jiang, Zechuan Li, Qiang Sun, Geoffrey Martin, Wei Liu, Yifan Peng

机构 * The University of Western Australia（西澳大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Weill Cornell Medicine（韦尔·柯尔医学中心） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于MLLM的视觉丰富文档理解最新进展，探讨了文本、视觉和布局特征的表示与整合技术，以及预训练、指令微调等训练方法，分析了数据稀缺、多页文档处理等挑战及新兴趋势。

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