视觉语言模型 / CVPR2026
DynamicGTR:利用图拓扑表示偏好提升视觉语言模型在图问答上的能力
DynamicGTR: Leveraging Graph Topology Representation Preferences to Boost VLM Capabilities on Graph QAs
对做 VLM 的人来说,这篇给出了一个可复用的思路:把结构化输入(图)的多种表示形式(图像式、文本式)当作可选择的「模态」,在推理时按查询动态挑选,从而在准确率与输出长度之间做可控权衡;这种「表示选择器 + 零样本迁移」的框架可以迁移到视觉侧的结构化输入(如场景图、流程图、图表)的 VLM 问答上。
图结构推理零样本问答图拓扑表示