🌟 VimRAG: мультимодальный RAG-агент, который держит контекст в виде графа памяти.
Tongyi Lab (Alibaba Group) опубликовала VimRAG - фреймворк агентного RAG для работы с текстом, изображениями и видео.
Проект развивает прошлогодний VRAG-RL и решает проблему мультимодального RAG: визуальные данные тяжелые по токенам, но семантически разрежены, а классическая ReAct-история забивает контекст шумом и провоцирует повторные бесполезные запросы к поиску.
Вместо журнала наблюдений VimRAG моделирует рассуждение как динамический направленный ацикличный граф. Каждая вершина хранит подзапрос, действие агента, текстовое саммари и банк визуальных токенов.
Ребра фиксируют логические зависимости между шагами. Такой граф позволяет агенту отличать тупиковую ветку от новой гипотезы и не уходить в циклы повторных поисков.
🟡Поверх графа работает Graph-Modulated Visual Memory Encoding.
Бюджет визуальных токенов распределяется с учетом исходящей степени в графе, экспоненциального временного затухания (имитация забывания) и рекурсивной обратной связи от потомков.
Ключевым фрагментам достается высокое разрешение, а второстепенные кадры сжимаются или отбрасываются. Для видео задействована способность VLM привязывать содержимое к временной шкале (извлечение ключевых кадров по таймкодам).
🟡Третий компонент - Graph-GPO.
GGPO строит критический путь от корня к ответу и накладывает градиентную маску, исключая тупиковые узлы из положительных примеров, а ценные ретривы - из отрицательных.
По графикам обучения это дает более быструю сходимость, чем базовый GSPO без прунинга.
🟡Тесты
🟢VimRAG обходит Vanilla RAG, ReAct, VideoRAG, UniversalRAG, MemAgent и Mem1 на 9 бенчмарках (HotpotQA и SQuAD до SlideVQA, MMLongBench, LVBench и XVBench).
🟢На Qwen3-VL-8B-Instruct средний скор поднимается с 43,6 до 50,1, на 4B-версии - с 40,6 до 45,2.
При этом средняя длина траектории ниже, чем у ReAct и Mem1: структурированная память съедает меньше действий на ответ.
В репозитории доступны:
🟠тренировочный фреймворк VRAG-RL, демо VRAG на тестовой Qwen2.5-VL-7B-VRAG через vLLM (нужна A100 80GB);
🟠демо на API Qwen3.5-Plus через DashScope (с визуализацией DAG рассуждения и расширенным ризонингом).
Поисковый движок построен на FAISS и поддерживает эмбеддинги GVE-3B/7B и Qwen3-VL-Embedding-2B/8B. Индексировать можно изображения, PDF (через конвертацию) и нарезанное на чанки видео.
Код трейна самого VimRAG обещают выложить после внутреннего ревью Alibaba.
🟡Arxiv
🟡Модель
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#RAG#VRAG#TongyiLab
🌟PrismAudio: генерация звука по видео.
Лаборатория Tongyi (Qwen) опубликовала практическую часть проекта PrismAudio, участника ICLR 2026. Это фреймворк для задачи Video-to-Audio, то есть синтеза звуковой дорожки по видео.
Модель разделяет задачу генерации звука на 4 перцептивных измерения и работает с каждым отдельно через специализированные модули рассуждений и соответствующие им функции вознаграждения.
Предшественник PrismAudio, модель ThinkSound, первой применила CoT для V2A: MMLM сначала описывала, какой звук нужен, а затем диффузионная модель его генерировала.
Это было громоздко. ThinkSound использовала единый, монолитный блок рассуждений для всех аспектов звука одновременно.
Когда модель пыталась одновременно понять семантику сцены, выстроить тайминг, оценить эстетику и расположить звук в пространстве - качество каждого измерения страдало.
PrismAudio разбивает процесс рассуждения на 4 независимых CoT-модуля:
🟠Semantic CoT определяет, какие звуковые события соответствуют видеоряду;
🟠Temporal CoT выстраивает их последовательность и синхронизацию;
🟠Aesthetic CoT отвечает за естественность и качество звука;
🟠Spatial CoT — за пространственное позиционирование в стереопанораме.
Каждому модулю назначена своя reward-функция: семантическое соответствие оценивает MS-CLAP от Microsoft, темпоральную синхронизацию Synchformer, эстетику Audiobox Aesthetics, пространственную точность StereoCRW.
Такая архитектура позволяет обучать модель с подкреплением сразу по 4 осям, не жертвуя одним измерением ради другого.
Для RL-обучения авторы предложили Fast-GRPO - модификацию, которая применяет SDE-сэмплирование только в небольшом случайном окне шагов, а остальную траекторию проходит детерминированно через ODE.
По данным техотчета, Fast-GRPO достигает финального результата за 200 шагов обучения вместо 600 и при этом выходит на более высокий итоговый показатель.
🟡Тесты
🟢На VGGSound модель показала CLAP 0,47 против 0,43 у ThinkSound, DeSync 0,41 против 0,55, а ошибку пространственного позиционирования CRW снизила с 13,47 до 7,72.
🟢На внутреннем бенче AudioCanvas, который авторы создали для оценки сложных сцен разрыв еще заметнее: ThinkSound деградирует по темпоральной метрике до 0,80, а PrismAudio удерживает 0,36.
🟢Субъективные оценки MOS-Q и MOS-C также оказались наивысшими среди всех протестированных моделей.
🟢Опубликованная модель PrismAudio показывает самое быстрое время инференса: 0,63 секунды на 9-секундный фрагмент без учета извлечения признаков.
🟡Но вот с извлечением признаков есть нюанс.
По отзывам пользователей, извлечение признаков для 10-секундного видео требует около 43 ГБ видеопамяти.
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Demo
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#V2A#PrismAudio#TongyiLab