arXiv · cs.AI· Youxing LI·· 21 天前AI 评分51
PixelTriage 论文提出在回答前预测哪些检索到的图像值得送入像素
Decide Before You Look: Learning Which Retrieved Memories Deserve Pixels
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Youxing LI
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.07984v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
arXiv 论文 2610.07984 提出 PixelTriage，一个放在检索之后的即插即用小模型，根据对话、简短笔记和缩略图预测每条检索记忆的像素能给答题模型带来多少增益，无需读取全分辨率图像。它用冻结 27B 模型对比有无像素的合成记忆数据进行训练。在 7B 答题模型上，PixelTriage 处于 M^3Exam、DMV 和 MemEye 的精度-成本前沿，仅用 11 到 23% 的视觉 token 而精度无明显下降，在 DMV 上比打开全部图像快 2.9 倍，同预算下优于按检索顺序和统一降采样，并可迁移到其他记忆系统和 397B 答题模型。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org