CANOPY 提出面向多模态 RAG 的自适应粒度证据压缩框架

CANOPY 提出一种面向多模态 RAG 的自适应粒度证据压缩框架，将文本、表格、图像和视频组织为层级结构，并按查询选择不同范围的证据区域。在包含 33M 个异构项目的语料库和五个问答基准上，CANOPY 的平均答案准确率高于评测中的检索基线；在 unrouted Qwen3-VL-8B-Instruct 设置中，压缩使读者输入证据 token 减少 14.2-27.7%，同时保持相近答案准确率。