2024上半年是大模型的时代，但随着训练推理的深入，大模型也逐渐暴露出幻觉问题， 一些回复与事实知识不符，研究落地面临极大挑战。于是，多模态检索增强生成（mRAG）技术应运而生。近年顶会更是激增了一批基于mRAG技术的MLLMs幻觉工作！
鉴于传统的mRAG方法遵循固定的检索流程，检索效率不高。阿里最新推出的研究OmniSearch就以动态检索规划框架，打破了传统mRAG局限！模拟了人类在解决复杂问题时的行为方式，有o1思考推理那味儿了！
更重要的是，作为即插即用的RAG模块，OmniSearch可以与任意MLLMs协同工作以增强其处理复杂动态问题的能力！
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为了帮助大家综合掌握多模态RAG新框架，消除大模型幻觉。研梦非凡于12月25日晚（周三），邀请了从事多模态大模型研究的王导师，独家详解《大模型幻觉消失术,omnisearch开启o1范式多模态动态检索新时代》（AI前沿直播课NO.89），主要涉及1篇阿里的最新工作，该论文ICLR2025在投，评分为8665，接收应该问题不大！从顶会热门MLLMs方向，再到目前多模态大语言模型的幻觉问题、RAG技术，重点讲解顶会工作-OmniSearch核心原理，及最新动态VQA数据集，1节课速通！
直播课福利
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ps：研梦非凡开设的前沿论文系列直播，旨在帮助大家提升读论文技能，快速抓住重点，掌握有效方法，进而找到创新点，轻松完成论文报告。
直播课内容概览
01 多模态行业热点
顶会热门方向 多模态RAG技术 多模态大语言模型的幻觉问题
02 研究背景
多模态大语言模型的幻觉问题 缺乏有挑战性的动态VQA数据集 现有mRAG方法的表现欠佳
03 相关工作详解
RAG in LLMs 多模态检索基础 多模态大语言模型
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04 OmniSearch详细算法框架
Planning Agent Retriever Sub-question Solver
05 实验要点
Experimental Settings Main Results Analysis Experiments on Dyn-VQA Dataset
06 多模态检索增强生成创新点
构建了一个具有挑战性的数据集Dyn-VQA 提出了首个自适应规划型多模态检索智能体OmniSearch
导师简介
王导师
【学术背景】985硕出身，拥有丰富的深度学习研究、论文发表经验，多篇SCI论文、EI会议论文（一作）
【研究方向】大语言模型、视觉语言模型、多模态学习，以及自然语言处理、进化算法等
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