While Multimodal Retrieval-Augmented Generation (MM-RAG) has shown promising results, it still struggles with complex multi-hop reasoning tasks. Existing methods primarily focus on independent instance-level matching, which often fails to capture explicit relationships across modalities and documents. Although Graph-enhanced methods introduce structural modeling, they face a fundamental challenge

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [DualG-MRAG: Decoupling Macro-Reasoning and Micro-Matching fo](https://arxiv.org/abs/2607.28580v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Jiacheng Tao, Qingyun Sun, Haonan Yuan, Ziwei Zhang, Jianxin Li

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
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推理能力是LLM的下一个战场。这篇文章技术细节到位，适合有一定基础的同学细读。
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⏱️ 2026-07-31 14:03