arXiv · Computation and Language· Hang Gao, Wujiang Xu, Zhixing Zhang, Kai Mei, Jingyi Yang, Dimitris N. Metaxas·· 16 小时前AI 评分26
CLIMB：面向多模态检索增强生成的可信度引导互补证据框架
CLIMB: Confidence-Guided Complementary Evidence for Multimodal Retrieval-Augmented Generation
AI 导读
CLIMB 是一个免训练的多模态 RAG 推理时框架，先用 MMR 式目标构建兼顾查询相关性与段落冗余的互补证据池，再由 R/E/C 评审器按相关性、证据特异性与跨模态对齐打分，仅在置信度提升时接受更新答案。在 Encyclopedic-VQA 和 InfoSeek 上，CLIMB 稳定优于检索增强多模态基线，且无需修改底层检索器或 MLLM。
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