English(EN) VinQA: Visual Elements Interleaved Long-form Answer Generation for Real-World Multimodal Document QA

新的VinQA数据集增强了多模态LLM在文档问答方面的能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-06-16 04:00

研究人员推出了VinQA，一个旨在提高多模态大语言模型（MLLMs）在真实世界文档问答能力的新数据集。与以往模型常生成纯文本答案不同，VinQA专注于生成整合了引用的视觉元素（如图像和图表）与支持性文本的长篇答案。该研究还探讨了文档页面图像的两种编码方法，并提出了M-GroSE，一个用于评估答案质量（包括视觉引用准确性）的多模态评估框架。 AI

影响增强了多模态LLM处理和生成包含文档视觉元素答案的能力。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Young Rok Jang, Hyesoo Kong, Kyunghwan An, Jae Sub Huh, Gyeonghun Kim, Stanley Jungkyu Choi · 2026-06-16 04:00

VinQA：面向真实世界多模态文档问答的视觉元素交织长篇答案生成

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