Utility-Oriented Visual Evidence Selection for Multimodal Retrieval-Augmented Generation
面向多模态检索增强生成的效用导向视觉证据选择
🧭 Multimodal ★ 深度解读
Arizona State University · Texas A&M University · Morgan Stanley
通过信息增益与潜在有用性变量重新定义证据选择，并用轻量替身模型高效估计效用，无需训练即可超越基线
#Discriminative Utility Estimation
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