MMRAG-RFT: Two-stage Reinforcement Fine-tuning for Explainable Multi-modal Retrieval-augmented Generation
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Zhao, Shengwei, Yao, Jingwen, Wei, Sitong, Xu, Linhai, Liu, Yuying, Zhang, Dong, Tian, Zhiqiang, Du, Shaoyi |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
ConRFT: A Reinforced Fine-tuning Method for VLA Models via Consistency Policy
di: Chen, Yuhui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yuhui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Visual-RFT: Visual Reinforcement Fine-Tuning
di: Liu, Ziyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Ziyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
PointRFT: Explicit Reinforcement Fine-tuning for Point Cloud Few-shot Learning
di: Wang, Yankai, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Yankai, et al.
Pubblicazione: (2026)
MotionRFT: Unified Reinforcement Fine-Tuning for Text-to-Motion Generation
di: Tan, Xiaofeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tan, Xiaofeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
MMRAG: Multi-Mode Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models for Biomedical In-Context Learning
di: Zhan, Zaifu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhan, Zaifu, et al.
Pubblicazione: (2025)
VLA-RFT: Vision-Language-Action Reinforcement Fine-tuning with Verified Rewards in World Simulators
di: Li, Hengtao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Hengtao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mesh-RFT: Enhancing Mesh Generation via Fine-grained Reinforcement Fine-Tuning
di: Liu, Jian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Jian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explainable Depression Detection in Clinical Interviews with Personalized Retrieval-Augmented Generation
di: Zhang, Linhai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Linhai, et al.
Pubblicazione: (2025)
IGMiRAG: Intuition-Guided Retrieval-Augmented Generation with Adaptive Mining of In-Depth Memory
di: Hou, Xingliang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hou, Xingliang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Two-stage LLM Fine-tuning with Less Specialization and More Generalization
di: Wang, Yihan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Wang, Yihan, et al.
Pubblicazione: (2022)
RGAR: Recurrence Generation-augmented Retrieval for Factual-aware Medical Question Answering
di: Liang, Sichu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liang, Sichu, et al.
Pubblicazione: (2025)
SoRFT: Issue Resolving with Subtask-oriented Reinforced Fine-Tuning
di: Ma, Zexiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ma, Zexiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
CoRe-MMRAG: Cross-Source Knowledge Reconciliation for Multimodal RAG
di: Tian, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tian, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
DP-RFT: Learning to Generate Synthetic Text via Differentially Private Reinforcement Fine-Tuning
di: Xu, Fangyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Fangyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
VisRAG: Vision-based Retrieval-augmented Generation on Multi-modality Documents
di: Yu, Shi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Shi, et al.
Pubblicazione: (2024)
PlannerRFT: Reinforcing Diffusion Planners through Closed-Loop and Sample-Efficient Fine-Tuning
di: Li, Hongchen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Hongchen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Cog-RAG: Cognitive-Inspired Dual-Hypergraph with Theme Alignment Retrieval-Augmented Generation
di: Hu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reason-RFT: Reinforcement Fine-Tuning for Visual Reasoning of Vision Language Models
di: Tan, Huajie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tan, Huajie, et al.
Pubblicazione: (2025)
ConsistentRFT: Reducing Visual Hallucinations in Flow-based Reinforcement Fine-Tuning
di: Tan, Xiaofeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tan, Xiaofeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Trinity-RFT: A General-Purpose and Unified Framework for Reinforcement Fine-Tuning of Large Language Models
di: Pan, Xuchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pan, Xuchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
VideoRFT: Incentivizing Video Reasoning Capability in MLLMs via Reinforced Fine-Tuning
di: Wang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
WorldRFT: Latent World Model Planning with Reinforcement Fine-Tuning for Autonomous Driving
di: Yang, Pengxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Pengxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pose-RFT: Enhancing MLLMs for 3D Pose Generation via Hybrid Action Reinforcement Fine-Tuning
di: Li, Bao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Bao, et al.
Pubblicazione: (2025)
CO-RFT: Efficient Fine-Tuning of Vision-Language-Action Models through Chunked Offline Reinforcement Learning
di: Huang, Dongchi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Dongchi, et al.
Pubblicazione: (2025)
RedRFT: A Light-Weight Benchmark for Reinforcement Fine-Tuning-Based Red Teaming
di: Zheng, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zheng, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
OpenRFT: Adapting Reasoning Foundation Model for Domain-specific Tasks with Reinforcement Fine-Tuning
di: Zhang, Yuxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yuxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
3D-RFT: Reinforcement Fine-Tuning for Video-based 3D Scene Understanding
di: Linghu, Xiongkun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Linghu, Xiongkun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Retrieval-augmented Multi-modal Chain-of-Thoughts Reasoning for Large Language Models
di: Liu, Bingshuai, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Bingshuai, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Two-stage Fine-tuning Strategy for Generalizable Manipulation Skill of Embodied AI
di: Gao, Fang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gao, Fang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Enhancing Multi-modal Models with Heterogeneous MoE Adapters for Fine-tuning
di: Zhou, Sashuai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Sashuai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploring the Effectiveness of Multi-stage Fine-tuning for Cross-encoder Re-rankers
di: Pezzuti, Francesca, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pezzuti, Francesca, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-modal Retrieval Augmented Multi-modal Generation: Datasets, Evaluation Metrics and Strong Baselines
di: Ma, Zi-Ao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ma, Zi-Ao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neurosymbolic Retrievers for Retrieval-augmented Generation
di: Saxena, Yash, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Saxena, Yash, et al.
Pubblicazione: (2026)
Retrieval-Augmented Generation Systems for Intellectual Property via Synthetic Multi-Angle Fine-tuning
di: Ren, Runtao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ren, Runtao, et al.
Pubblicazione: (2025)
ETP-R1: Evolving Topological Planning with Reinforcement Fine-tuning for Vision-Language Navigation in Continuous Environments
di: Ye, Shuhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ye, Shuhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Retrieval-augmented GUI Agents with Generative Guidelines
di: Xu, Ran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Ran, et al.
Pubblicazione: (2025)
RbFT: Robust Fine-tuning for Retrieval-Augmented Generation against Retrieval Defects
di: Tu, Yiteng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tu, Yiteng, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Efficient Rehearsal Scheme for Catastrophic Forgetting Mitigation during Multi-stage Fine-tuning
di: Bai, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bai, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
Point-RFT: Improving Multimodal Reasoning with Visually Grounded Reinforcement Finetuning
di: Ni, Minheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ni, Minheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
RAD: Towards Trustworthy Retrieval-Augmented Multi-modal Clinical Diagnosis
di: Li, Haolin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Haolin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
ConRFT: A Reinforced Fine-tuning Method for VLA Models via Consistency Policy
di: Chen, Yuhui, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Visual-RFT: Visual Reinforcement Fine-Tuning
di: Liu, Ziyu, et al.
Pubblicazione: (2025) -
PointRFT: Explicit Reinforcement Fine-tuning for Point Cloud Few-shot Learning
di: Wang, Yankai, et al.
Pubblicazione: (2026) -
MotionRFT: Unified Reinforcement Fine-Tuning for Text-to-Motion Generation
di: Tan, Xiaofeng, et al.
Pubblicazione: (2026) -
MMRAG: Multi-Mode Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models for Biomedical In-Context Learning
di: Zhan, Zaifu, et al.
Pubblicazione: (2025)