arXiv · cs.CL· Hao Shi·· 12 天前AI 评分49
ZoomCap：基于证据路由的视觉缩放方法，实现可恢复的视觉信息迁移
ZoomCap: Evidence-Routed Visual Zooming for Recoverable Visual Information Transfer
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Hao Shi
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.21320v1
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AI 导读
arXiv 论文提出 ZoomCap，将细粒度图像描述建模为可恢复的视觉信息迁移，通过草稿路由知识检索、OCR 敏感读取与自适应视觉缩放补全证据，并配套 FactCycle 逐条评分描述中原子事实的真实性与可实现性。对比 Qwen3.5-397B-A17B 生成的描述，ZoomCap 以小 10 倍以上的 teacher 取得 81.9% 的人类偏好得分，每图迁移 52.4 条事实（ScaleCap 为 31.5）。持续预训练中，ZoomCap-450K 在 11 个 benchmark 平均提升 1.31-2.38 分，ZoomCap-450K 数据集已公开。
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