Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）

Doc-V*:Coarse-to-Fine Interactive Visual Reasoning for Multi-Page Document VQA

Doc-V*：多页文档视觉问答中的粗到细交互推理

Yuanlei Zheng, Pei Fu, Hang Li, Ziyang Wang, Yuyi Zhang, Wenyu Ruan, Xiaojin Zhang, Zhongyu Wei, Zhenbo Luo, Jian Luan, Wei Chen, Xiang Bai

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司MiLM Plus团队） ； School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） 纠错

AI总结 Doc-V*提出一种无OCR的智能框架，通过序列证据聚合解决多页文档VQA问题，结合语义检索和目标页面获取，提升回答准确性和证据收集效率，在五个基准测试中优于开源基线，提升领域外性能达47.9%。

Comments Accepted by Association for Computational Linguistics (ACL)

Rényi Sharpness: A Novel Sharpness that Strongly Correlates with Generalization

Rényy锐度：一种与泛化性强相关的新型锐度

Qiaozhe Zhang, Jun Sun, Ruijie Zhang, Yingzhuang Liu

机构 * School of Electronic Information and Communications（电子信息与通信学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 针对现有锐度与神经网络泛化性相关性弱的问题，本文提出Rényi锐度，其与泛化性强相关，还建立了相关泛化界，提出的RSAM算法性能优于传统SAM。