阿里通义实验室发布VimRAG：以记忆图谱重构多模态检索推理
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ME News 消息，4 月 10 日（UTC+8），阿里通义实验室（Tongyi Lab）正式推出新一代多模态 RAG 框架 VimRAG，重点攻克现有系统长期存在的「状态盲区」问题。VimRAG 将传统线性历史记录升级为多模态记忆图谱（Multimodal Memory Graph），以动态有向无环图（DAG）结构组织推理过程，有效消除冗余检索，并对探索路径进行全程追踪。引入图调制视觉记忆编码（Graph-Modulated Visual Memory Encoding），针对图像等高负载视觉数据实现自适应 Token 分配搭载 GGPO 机制，实现细粒度信用分配，提升推理归因精度根据发布的测评数据，VimRAG 在 SlideVQA、MMLongBench、LVBench 等多项多模态基准测试中表现突出，Qwen3-VL-8B-Instruct 版本综合得分领先同类方案。VimRAG 的目标是将多模态 RAG 从「简单检索」推向「结构化可靠推理」，为处理复杂长文档、多模态混合场景提供更强的系统级解决方案。（来源：BlockBeats）