University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

Visually Grounded Self-Reflection for Vision-Language Models via Reinforcement Learning

基于强化学习的视觉语言模型视觉接地自反思

Liyan Tang, Fangcong Yin, Greg Durrett

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 提出VRRL框架，通过随机掩码轨迹前缀和缓冲回滚机制，增强视觉语言模型在分布外场景下的视觉接地自反思能力，显著提升准确率。

Can Language Models Actually Retrieve In-Context? Drowning in Documents at Million Token Scale

语言模型真的能进行上下文检索吗？在百万Token规模的文档中淹没

Siddharth Gollapudi, Nilesh Gupta, Prasann Singhal, Sewon Min

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本文首次系统研究百万Token语料库上的上下文检索，提出0.6B参数的BlockSearch模型，通过注意力稀释分析引入长度感知调整，在MS MARCO和NQ上匹配稠密检索，在LIMIT上得分高出3倍。