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PhoenixNest-Video：证据驱动的多模态视频面试评估
论文提出PhoenixNest-Video框架，通过语义视频图和多模态检索实现自动化视频面试评估。在VInterview-2025上达到91.5%的等级准确率，超越大型专有模型，并提供可追溯的证据支持。
arXiv cs.AI60 天前
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论文提出PhoenixNest-Video框架，通过语义视频图和多模态检索实现自动化视频面试评估。在VInterview-2025上达到91.5%的等级准确率，超越大型专有模型，并提供可追溯的证据支持。
研究提出E-AVI框架，从视频面试中提取带时间戳的多模态证据，结合维度条件证据注意力与来源级嵌入进行评分。该框架在RecruitView及私有数据集上排序相关性优于微调多模态基线，并支持自然语言反馈与追问问答，提升评估可解释性。