视觉大模型 / VLM

Towards Self-Explainable Document Visual Question Answering with Chain-of-Explanation Predictions

迈向具有解释链预测的自解释文档视觉问答

Kjetil Indrehus, Adrian Duric, Changkyu Choi, Ali Ramezani-Kebrya

机构 * Department of Informatics, University of Oslo（奥斯陆大学信息学院） ； Integreat – Norwegian Centre for Knowledge-driven Machine Learning（挪威知识驱动机器学习中心） ； TRUST – The Norwegian Centre for Trustworthy AI（挪威可信人工智能中心） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(title,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出CoExVQA框架，通过解释链设计实现文档视觉问答的自解释，通过证据识别、答案定位和基于证据解码三步流程提升可解释性，实验显示在PFL-DocVQA上取得SotA性能，ANLS提升12%。

Multi-Modal LLM based Image Captioning in ICT: Bridging the Gap Between General and Industry Domain

基于多模态LLM的ICT图像描述：弥合通用与行业领域之间的差距

Lianying Chao, Kai Zhang, Haoran Cai, Sijie Wu, Xubin Li, Xin Chen

机构 * GTS, Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司GTS部门） 纠错

专题命中 视觉问答 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出多阶段训练策略，构建ICT领域图像描述模型DICModel，通过合成图像文本对提升模型性能，实验表明其在BLEU指标和准确率上均优于现有模型。

Journal ref 2025 CCF BigData

Towards Annotation-Free Validation of MLLMs: A Vision-Language Logical Consistency Metric

迈向无标注验证的MLLMs：一种视觉-语言逻辑一致性度量

Ying Gu, Mei Chee Leong, Hui Li Tan, Shangbo Mao, Liyuan Li, Nancy Chen

机构 * Institute for Infocomm Research (I 2 R), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（信息通信研究所（I2R），科技研究局（A*STAR），新加坡） 纠错

专题命中 视觉问答 ：MLLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种无需标注的视觉-语言逻辑一致性度量，用于评估大语言模型在因果关系上的逻辑一致性，发现尽管准确率提升，但逻辑一致性仍显著滞后。

Reinforced Informativeness Optimization for Long-Form Retrieval-Augmented Generation

强化信息量优化用于长文本检索增强生成

Yuhao Wang, Ruiyang Ren, Yucheng Wang, Wayne Xin Zhao, Jing Liu, Hua Wu, Haifeng Wang

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学公安学院人工智能学院） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)

AI总结 本文提出RioRAG框架，通过 nugget-centric 验证实现可验证的信息量优化，提升长文本检索增强生成的准确性和稳定性。