arXiv·· 14 天前AI 评分34
ReMAP：用推理时潜在视觉记忆恢复感知循环
ReMAP: Restoring the Perceptual Cycle with Reasoning-Time Latent Visual Memory
AI 导读
针对 MLLM 推理越长、对初始视觉输入注意力越弱的问题，研究者提出 ReMAP（Reasoning-Time Memory-Augmented Perception），在推理过程中重新引入视觉证据。其受控分析从整理、组织、访问三个维度考察视觉记忆，发现局部证据受益于全局上下文，紧凑潜在表示可平衡准确率与视觉上下文开销，记忆访问的效用取决于推理状态。
来源：arXiv · arxiv.org