研究扩展多模态大模型检索头分析并优化 Qwen3-VL
原文标题：A Broader Look into MLLM's Retrieval Heads
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论文将检索头分析扩展到音视频模态，发现检索头在新模态中仍稀疏且跨模态大量共享，消融后几乎消除全部音视频检索能力。作者以排序目标训练检索头注意力，使 Qwen3-VL-8B 在 MMDocIR 上页面 Recall@1 提升 6.03 点，并改善三个模型家族的文档检索。
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检索头机制扩展至音视频仍稀疏且跨模态共享，排序目标训练使Qwen3-VL-8B页面Recall@1提升6.03点。
- •构造同一答案分别以语音或屏幕呈现的配对输入，证据内容固定，发现检索头在新模态仍稀疏且跨模态大量共享。
- •跨18个语言、视觉语言与全模态检查点，全模态模型基本保留其骨干的检索头。
- •消融这些头几乎消除全部音视频检索；跨模态共享头不足全部头的2%，消融后还损害文档理解、空间感知与视觉数学。
- •以排序目标训练检索头注意力，Qwen3-VL-8B在MMDocIR上页面Recall@1提升6.03点，并改善三个模型家族的文档检索。
为什么重要：给出可操作的优化目标而非仅分析，对多模态长文档检索的工程改进有直接参考价值。
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