arXiv 自然语言处理· Hang Gao, Wujiang Xu, Zhixing Zhang, Kai Mei, Jingyi Yang, Dimitris N. Metaxas·· 1 天前AI 评分36
CLIMB：用于多模态检索增强生成的置信度引导互补证据框架
CLIMB: Confidence-Guided Complementary Evidence for Multimodal Retrieval-Augmented Generation
AI 导读
研究人员提出了免训练的推理阶段多模态 RAG 框架 CLIMB，通过置信度引导与互补证据提升知识密集型视觉问答性能。该框架利用 MMR 风格目标构建低冗余证据池，结合 R/E/C 评论器评估相关性、证据特异性与跨模态对齐，并在置信度提升时才更新答案。在 Encyclopedic-VQA 和 InfoSeek 上的实验显示其表现持续优于现有基线。
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