Neues RL-Framework verbessert visuelle Dokumenten-Antworten um 47 %
Ein neues arXiv-Papier mit dem Titel „Look As You Think: Unifying Reasoning and Visual Evidence Attribution for Verifiable Document RAG via Reinforcement Learning“ präsentiert einen innovativen Ansatz zur Verbesserung der Genauigkeit von Vision‑Language‑Modellen (VLMs) bei multimodalen Frage‑Antwortaufgaben. Das Ziel ist es, aus visuellen Dokumenten präzise Beweisspuren zu extrahieren, damit die generierten Antworten nachvollziehbar und verifizierbar sind.
