RAG / 检索增强生成

ModernVBERT: Towards Smaller Visual Document Retrievers

ModernVBERT: 向更小的视觉文档检索器迈进

Paul Teiletche, Quentin Macé, Max Conti, Antonio Loison, Gautier Viaud, Pierre Colombo, Manuel Faysse

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 ModernVBERT通过优化视觉文档检索模型，实现了在文档检索任务中性能优于更大模型的高效轻量级模型。

VideoMem: Enhancing Ultra-Long Video Understanding via Adaptive Memory Management

VideoMem: 通过自适应内存管理增强超长视频理解

Hongbo Jin, Qingyuan Wang, Wenhao Zhang, Yang Liu, Sijie Cheng

机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（电子与计算机工程学院，北京大学） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（计算机科学与技术系，清华大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract)

AI总结 VideoMem通过自适应内存管理框架，有效提升超长视频理解任务的性能，采用PRPO算法和两个核心模块实现高效训练和长期记忆保留。