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DocHop：信息密集文档中的跨领域多跳推理基准
DocHop是一个用于评估多模态大模型在文档图像中整合图表与上下文推理能力的基准。实验显示，最佳模型准确率仅62.83%，远低于人类90%以上，表明该任务仍具挑战性。
arXiv cs.AI60 天前
#文档理解
共 5 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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RouteDRAG：学习路由与控制多模态文档 RAG 智能体执行
论文提出 RouteDRAG，通过统一文档索引、自适应路径路由、动态智能体执行与序列策略学习，判断何时需要智能体式检索、何时走更短路径。在两个基准上平均准确率提升 3.47 个百分点，仅将 79.3% 查询交给智能体执行，且调用次数更少。
arXiv cs.AI5 天前
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KnowForge：角色分工智能体提升多模态文档问答
研究者提出 KnowForge，将检索增强问答拆分为 Locator 搜索智能体与 Deep Reader 阅读智能体，并加入桥接判断与证据池。在 M3DocVQA 上 F1 达 47.5，超过 M3DocRAG 11 个点；在 MultiHop-RAG 上准确率 73.5，超过已发表的 RAG …
arXiv cs.AI21 天前
★ 2
LLM 读取 9000 页德国选举纲领时出了什么问题
一篇技术文章记录了用 LLM 处理约 9000 页德国政党选举纲领时出现的失败情况，探讨长文档、多来源文本在模型理解与抽取中的实际局限。
Hacker News – LLM21 天前
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PrismAlign 提升文档结构化提取精度
PrismAlign 提出从单目感知到多视角立体对齐的新方法，重新定义文档结构化提取的精度上限。该技术有望提升复杂文档解析与信息抽取的准确率。
InfoQ AI39 天前
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