MM-RAIT：多模态检索增强生成（RAG）的认知革命

多模态检索增强生成（RAG）领域迎来了一项里程碑式的突破——MM-RAIT框架通过“评估-训练”双轮驱动，显著提升了主流视觉语言模型的RAG性能，增幅达27%至34%。这项技术不仅解决了多模态AI的认知断层问题，还首次赋予机器类似人类的知识处理能力，即“查资料-思逻辑-答精准”的能力。

技术双引擎：从能力测绘到认知进化

M2RAG：多模态能力的CT扫描仪

M2RAG引入了首创的四维评估体系，覆盖图像描述、多模态问答、事实验证和图片重排序四大核心场景。该体系构建了一个跨模态对抗样本库，能够检测模型是否能识破诸如“披着狼皮的汽车”等图文矛盾陷阱。例如，在《蒙娜丽莎》画像分析中，M2RAG能够精准量化模型对微笑细节的捕捉精度，瞳孔变化识别率高达93%。

MM-RAIT：认知进化的神经手术刀

MM-RAIT采用三阶段指令调优方法，具体步骤如下：

1. 检索引导：教会模型区分需要查资料的问题和已有知识的问题。例如，“2024年诺贝尔奖得主”需要检索，而“E=mc²”则可以直接回答。
2. 证据解构