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蚂蚁集团与浙江大学发表 ZoomCap 稠密描述论文

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AI 综述

蚂蚁集团与浙江大学发表 ZoomCap 稠密描述论文（arXiv 2610.21320），框架以草稿描述驱动检索、OCR 与定向放大三路证据按需路由，用于补回长描述中漏掉的小物体与图中文字。论文报告称，在配套 FactCycle 评测中每图可回放事实 52.4 条，为最强基线 ScaleCap 的 1.7 倍；其 35B 教师模型在人类盲评中以 81.9% 的偏好分胜过 Qwen3.5-397B-A17B。团队公开了 ZoomCap-450K 数据集（Hugging Face），为 45 万条受控子集；1600 万条生产语料不公开，官方代码仓截至成文未见。

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最新进展10月19日 08:36

ZoomCap：「写得长」不等于「信息全」——草稿路由 + 自适应放大，把漏掉的小字小物补回来

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10月19日

08:36
掘金
ZoomCap：「写得长」不等于「信息全」——草稿路由 + 自适应放大，把漏掉的小字小物补回来
蚂蚁集团与浙江大学提出 ZoomCap 稠密描述框架，用草稿描述驱动检索、OCR 与定向放大三路证据按需路由，补回长描述漏掉的小物体与图中文字。配套 FactCycle 评测显示每图可回放事实 52.4 条，是最强基线 ScaleCap 的 1.7 倍；35B 教师模型在人类盲评中以 81.9% 偏好分胜过 Qwen3.5-397B-A17B。

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