论文提出LoC用高分辨率与区域OCR改进多模态文档RAG
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论文提出LoC用高分辨率与区域OCR改进多模态文档RAG
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AI 综述
Eunchan Jo、Seounghyun Jang和Sangwoo Mo发布论文提出LoC方法，将高分辨率页面与查询相关区域的OCR结合，无需标注或额外训练，改进多模态文档RAG对检索页面中视觉证据的利用。 论文摘要称，LoC在SciEGQA、ViDoRe-v3和MMLongBench-Doc三个基准上优于八个先前方法，在相同检索器和生成器下比最强的ColQwen3分别提升8.88、3.09和4.22个点。此结果基于论文摘要，尚无独立复现。
AI 根据报道生成 · 4 小时前更新
最新进展10月16日 12:00
LoC通过增强视觉证据提升多模态文档RAG准确率报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月16日
- arXiv · cs.AILoC通过增强视觉证据提升多模态文档RAG准确率
Eunchan Jo、Seounghyun Jang和Sangwoo Mo提出LoC，通过高分辨率页面与查询相关区域的OCR，提升多模态文档RAG对检索页面中视觉证据的利用。
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