视觉大模型 / VLM

SCAN: Semantic Document Layout Analysis for Textual and Visual Retrieval-Augmented Generation

SCAN：面向文本和视觉检索增强生成的语义文档布局分析

Nobuhiro Ueda, Yuyang Dong, Krisztián Boros, Daiki Ito, Takuya Sera, Masafumi Oyamada

机构 * NEC Corporation（日本电报电话株式会社） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SCAN通过语义文档布局分析提升文本和视觉检索增强生成的性能，实验显示在英语和日语数据集上分别提升9.4和10.4个点。

TraceBack: Multi-Agent Decomposition for Fine-Grained Table Attribution

TraceBack: 多智能体分解用于细粒度表格归因

Tejas Anvekar, Junha Park, Rajat Jha, Devanshu Gupta, Poojah Ganesan, Puneeth Mathur, Vivek Gupta

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：grounding(abstract)

AI总结 TraceBack通过多智能体框架实现细粒度表格归因，提供可验证的单元格支持证据，提升问题回答的透明度和可解释性。

MLDocRAG: Multimodal Long-Context Document Retrieval Augmented Generation

MLDocRAG: 多模态长上下文文档检索增强生成

Yongyue Zhang, Yaxiong Wu

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：grounding(abstract)

AI总结 MLDocRAG通过构建多模态片段-查询图，实现多模态长上下文文档的检索增强生成，提升问答的准确性和连贯性。

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