ME समाचार के अनुसार, 10 अप्रैल (UTC+8) को, अलीबाबा के टोंगयी प्रयोगशाला (Tongyi Lab) ने नवीनतम बहुमोडल RAG फ्रेमवर्क VimRAG को लॉन्च किया, जो मौजूदा प्रणालियों की लंबे समय से चल रही "स्थिति अंधता" समस्या को हल करने पर केंद्रित है। VimRAG पारंपरिक रैखिक इतिहास को बहुमोडल स्मृति ग्राफ (Multimodal Memory Graph) में अपग्रेड करता है, जो तर्क प्रक्रिया को गतिशील निर्देशित अचक्रीय ग्राफ (DAG) संरचना के माध्यम से संगठित करता है, जिससे अतिरिक्त खोज को प्रभावी ढंग से समाप्त किया जा सकता है और खोज पथ का पूरा पालन किया जा सकता है। ग्राफ-मॉड्यूलेटेड विजुअल मेमोरी एन्कोडिंग (Graph-Modulated Visual Memory Encoding) का परिचय देकर, चित्रों जैसे उच्च-भार विजुअल डेटा के लिए समायोज्य Token आवंटन प्राप्त होता है, GGPO मैकेनिज्म के साथ, सूक्ष्म स्तर पर क्रेडिट आवंटन की सुविधा प्रदान करता है, जिससे तर्क की उत्पत्ति की सटीकता में सुधार होता है। प्रकाशित मूल्यांकन डेटा के अनुसार, VimRAG SlideVQA, MMLongBench, LVBench जैसे कई बहुमोडल मानक परीक्षणों में उल्लेखनीय प्रदर्शन करता है, Qwen3-VL-8B-Instruct संस्करण का समग्र स्कोर इसके समकक्ष समाधानों से आगे है। VimRAG का लक्ष्य बहुमोडल RAG को "सरल खोज" से "संरचित, विश्वसनीय तर्क" की ओर ले जाना है, जिससे जटिल लंबे दस्तावेज़ों और बहुमोडल मिश्रित परिदृश्यों के प्रबंधन के लिए मजबूत सिस्टम-स्तरीय समाधान प्रदान किया जा सके। (स्रोत: BlockBeats)
टोंगयी लैब ने विमआरएजी लॉन्च किया: मल्टीमोडल आरएजी फ्रेमवर्क जिसमें मेमोरी ग्राफ शामिल है
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सारांश
Tongyi Lab ने 10 अप्रैल (UTC+8) को MetaEra पर आधारित एक नया बहुमॉडल RAG फ्रेमवर्क, VimRAG, जारी किया। यह फ्रेमवर्क रैखिक इतिहास को एक मेमोरी ग्राफ में बदलकर 'स्टेट ब्लाइंड स्पॉट' समस्या का समाधान करता है। यह एक गतिशील DAG संरचना का उपयोग करके तर्क के मार्गों को ट्रैक करता है और अतिरिक्त प्राप्ति को कम करता है। ऑन-चेन समाचार में GGPO के समाकलन और क्रेडिट असाइनमेंट तथा टोकन आवंटन पर जोर दिया गया है। Qwen3-VL-8B-Instruct संस्करण SlideVQA और MMLongBench जैसे बेंचमार्क में अग्रणी है। यह अपडेट जटिल, लंबे और बहुमॉडल कार्यों का समर्थन करता है। नए टोकन सूचीकरण इस संरचित तर्क दृष्टिकोण से लाभान्वित हो सकते हैं।
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