视觉大模型 / VLM

SpecVQA: A Benchmark for Spectral Understanding and Visual Question Answering in Scientific Images

SpecVQA：一种用于科学图像光谱理解和视觉问答的基准测试

Jialu Shen, Han Lyu, Suyang Zhong, Hanzheng Li, Haoyi Tao, Nan Wang, Changhong Chen, Xi Fang

机构 * DP Technology（DP技术） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(title)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SpecVQA通过7种典型光谱类型和专家标注的问答对，评估多模态模型在科学光谱理解中的能力，提出光谱数据采样与插值重建方法，提升模型在科学光谱理解中的表现。

Iterative Multimodal Retrieval-Augmented Generation for Medical Question Answering

迭代多模态检索增强生成用于医疗问答

Xupeng Chen, Binbin Shi, Chenqian Le, Jiaqi Zhang, Kewen Wang, Ran Gong, Jinhan Zhang, Chihang Wang

机构 * New York University, New York, USA（纽约大学） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院） 纠错

专题命中 视觉问答 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MED-VRAG通过多模态检索增强生成框架，利用文档页面图像而非OCR文本进行医疗问答，提升准确率至78.6%，并验证检索和迭代对问答性能的积极影响。