阿里 Qwen DianJin 团队提出分层多模态记忆，重建长文档标题层级并发布 CLDoc-HHRBench 基准

阿里 Qwen DianJin 团队发表论文，提出分层多模态记忆方法，在页级解析之上重建长文档的全局标题层级，无需训练即可套在现成 VLM 上。该方法给每个已出现层级只保留一个最近代表标题作锚点，单步上下文由标题树深度而非文档页数决定，在最长 387 页的新基准 CLDoc-HHRBench 上 Micro-STEDS 达 91.07，领先次优 7.46 分。