DocMemo: Dynamic Evidence Discovery via Probabilistic Memory-Guided Retrieval for Multi-Modal Document Understanding
DocMemo：面向多模态长文档理解的概率记忆引导动态证据检索
🧭 多模态文档理解 · 动态证据检索与记忆
Harbin Institute of Technology, Shenzhen · Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University
提出三层记忆状态与贝叶斯页信念更新机制，将长文档推理建模为动态证据探索过程
📌 工作参考价值（4 点）
- Agent 记忆机制设计：三层记忆（结构模式记忆、页信念记忆、问题情景记忆）可借鉴用于多轮对话推荐系统中，管理用户状态、商品上下文与推理轨迹，解决长对话场景下兴趣漂移与证据跟踪问题。
- 不确定性驱动的探索：汤普森采样与贝叶斯页信念更新提供了一种平衡探索与利用的范式，可迁移至推荐系统的冷启动或动态兴趣建模，例如在新商品或新用户场景下自适应调整曝光策略。
- 结构感知的自适应粒度检索：根据文档结构（目录、节标题）动态选择检索粒度（整页、段落、视觉区域），对应电商场景中商品详情页的结构化信息（标题、图文、参数表）的分层次检索，提升证据定位效率。
- 空间邻近传播：利用相邻页面的相关性平滑信念，可启发推荐系统中基于会话内邻近商品或协同过滤的置信传播，增强对强相关 item 的召回。