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SlideVQA
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新的基准和框架应对超长文档理解挑战
研究人员推出了两个新框架，以提高大型语言模型理解和回答超长文档问题的能力。DocTrace 专注于创建可追溯的证据图，展示信息在推理过程中是如何组成的，在 MMLongBench-Doc 等基准测试中取得了比现有模型显著的改进。另外，XL-DocBench 提供了一个新的人工验证的超长文档理解基准，其中包含跨越多达 2,303 页的问题，需要进行多文档比较，突显了当前系统在处理此类复杂任务时的困难。
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Chain of Evidence 框架实现了检索增强生成的像素级视觉归因
研究人员开发了一个名为 Chain of Evidence (CoE) 的新框架，以改进迭代检索增强生成 (iRAG) 系统。CoE 利用视觉语言模型直接分析检索到的文档的屏幕截图，实现精确的像素级归因，克服了纯文本解析的局限性。该方法旨在增强对演示文稿幻灯片和图表等视觉丰富文档的推理能力，保留空间逻辑和布局线索。