视觉大模型 / VLM

JSynFlow: Japanese Synthesised Flowchart Visual Question Answering Dataset built with Large Language Models

JSynFlow：利用大语言模型构建的日本合成流程图视觉问答数据集

Hiroshi Sasaki

机构 * The Japan Research Institute, Limited（日本研究所有限公司） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(title)；VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 JSynFlow利用大语言模型生成日本流程图视觉问答数据集，提升VLM在流程图问答任务中的性能。

Comments 7 pages, 1 figure

Journal ref Proceedings of the Annual Conference of JSAI, JSAI2025:2Win587-2Win587, 2025

Knowing When to Answer: Adaptive Confidence Refinement for Reliable Audio-Visual Question Answering

何时回答：可靠音频-视觉问答的自适应置信度细化

Dinh Phu Tran, Jihoon Jeong, Saad Wazir, Seongah Kim, Thao Do, Cem Subakan, Daeyoung Kim

机构 * School of Computing, KAIST, Republic of Korea（韩国釜山科学技术院计算机科学学院） ； Laval University（拉瓦尔大学） ； Mila-Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出自适应置信度细化方法，用于提升音频-视觉问答任务中可靠性的性能。

Comments Technical Report

CompactRAG: Reducing LLM Calls and Token Overhead in Multi-Hop Question Answering

CompactRAG: 减少多跳问答中的LLM调用和令牌开销

Hao Yang, Zhiyu Yang, Xupeng Zhang, Wei Wei, Yunjie Zhang, Lin Yang

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） ； Erik Jonsson School of Engineering and Computer Science, University of Texas at Dallas（埃里克·乔纳森工程与计算机科学学院，德克萨斯大学达拉斯分校） ； Isoftstone Information Technology (Group) Co.,Ltd.（伊软石信息技术（集团）有限公司） ； College of Electronic and Information Engineering, Tongji University（电子信息工程学院，同济大学） ； School of Electronic Information, Central South University（电子信息学院，中南大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CompactRAG通过解耦离线语料重组与在线推理，减少多跳问答中的LLM调用和令牌消耗，提升效率。