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以下是多图像检索增强生成相关的文章

2026-02-10
视觉干草堆：评估大型多模态模型处理长上下文视觉信息的新基准人类在处理海量视觉信息方面表现出色，这对实现通用人工智能（AGI）至关重要。本文推出了“视觉干草堆”（Visual Haystacks, VHs）基准，旨在严格评估大型多模态模型（LMMs）在处理跨越多张不相关图像时的长上下文视觉检索和推理能力。研究发现当前LMM在视觉干扰、多图推理和信息定位方面存在显著不足，并提出了基于检索增强生成（Visual-RAG）的解决方案MIRAGE。
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2026-01-29
视觉干草堆（Visual Haystacks）：评估大型多模态模型在处理长上下文视觉信息中的能力传统的视觉问答（VQA）仅限于单张图像的推理，无法应对医疗影像集合、卫星图像分析等复杂的多图像场景。为解决此限制，伯克利AI研究团队推出了“视觉干草堆（Visual Haystacks, VHs）”基准测试，专注于“多图像问答”（MIQA）。本文揭示了当前LMM在视觉干扰、多图推理和位置敏感性方面的三大缺陷，并提出了基于RAG的解决方案MIRAGE，显著提升了处理大规模图像集问答的性能。
- 2026-01-29
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-02
视觉草垛：回答关于图像集合的更难问题本文介绍了“视觉草垛”（Visual Haystacks, VHs）基准测试，旨在评估大型多模态模型（LMMs）在处理海量、不相关图像集合时的视觉检索和推理能力。研究发现，现有模型在应对视觉干扰和跨图像推理方面存在显著缺陷。为解决这些问题，作者提出了MIRAGE（多图像检索增强生成）框架，并在多个任务上取得了最先进的性能。
- 2026-01-02
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发