ReCAP: Retrieval-Guided Capability Reuse for Multimodal Continual Instruction Tuning

📄 arXiv: 2609.37889v1 📥 PDF

作者: Tao Hu, Zhinuo Zhou, Xialiang Tong, De-Chuan Zhan, Da-Wei Zhou

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2026-09-29

💡 一句话要点

提出ReCAP框架以解决多模态持续指令调优中的知识重用问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 持续学习 知识重用 检索引导 能力模块 大语言模型 智能系统

📋 核心要点

  1. 现有的多模态持续指令调优方法在应对灾难性遗忘时，未能有效利用外部知识进行能力重用。
  2. ReCAP框架通过检索外部知识，指导能力模块的重用，从而在持续适应中提升模型性能。
  3. 在MCIT基准测试中，ReCAP显著提高了模型的表现，达到了当前最先进的性能水平。

📝 摘要（中文）

多模态持续指令调优（MCIT）旨在使多模态大语言模型在保留已学知识的同时，从顺序任务中获取新能力。现有方法主要通过限制参数更新或分离任务特定适应来减轻灾难性遗忘。然而，持续适应也可以受益于外部知识，这些知识为解决多样化指令提供领域特定信息和可重用的推理模式。为此，本文提出了ReCAP，一个检索引导的框架，通过外部知识指导持续适应过程中的能力重用。ReCAP在每个持续阶段使用外部搜索和大语言模型（LLM）逐步构建领域、推理和格式知识的知识库。实验结果表明，ReCAP在MCIT基准上实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态持续指令调优中如何有效利用外部知识进行能力重用的问题。现有方法主要依赖于参数更新限制和任务适应分离，未能充分利用外部知识的潜力。

核心思路：ReCAP框架的核心思想是通过检索外部知识来指导能力模块的重用，从而在每个持续适应阶段增强模型的学习能力。通过这种方式，模型能够在保留历史知识的同时，灵活地适应新任务。

技术框架：ReCAP的整体架构包括三个主要模块：外部知识检索模块、知识库构建模块和能力路径生成模块。外部知识检索模块负责根据当前训练数据检索相关的领域和推理知识，知识库构建模块则逐步更新知识库，而能力路径生成模块则根据检索到的知识指导能力模块的选择和排序。

关键创新：ReCAP的主要创新在于引入了检索引导的能力重用机制，允许模型在不同阶段之间有效重用能力模块，并通过自适应子空间回收技术确保跨阶段的稳定性。这一设计与传统方法的根本区别在于，后者通常只关注参数更新而忽视知识的动态利用。

关键设计：ReCAP采用了共享基础和阶段特定核心的参数化设计，以保护历史重要方向并回收剩余能力。此外，损失函数的设计也考虑了知识重用的有效性，确保模型在适应新任务时不会丢失已有知识。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在MCIT基准测试中，ReCAP框架实现了最先进的性能，显著提高了模型在新任务上的适应能力。具体而言，相较于基线方法，ReCAP在多个任务上提升了5%-10%的准确率，展示了其在知识重用方面的有效性。

🎯 应用场景

ReCAP框架在多模态学习、智能助手、机器人控制等领域具有广泛的应用潜力。通过有效地重用知识，模型能够在面对新任务时更快地适应，提升智能系统的灵活性和效率。未来，该方法有望推动更复杂的多模态交互和智能决策系统的发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal continual instruction tuning (MCIT) aims to enable multimodal large language models to acquire new capabilities from sequential tasks while preserving previously learned knowledge. Existing methods primarily mitigate catastrophic forgetting by constraining parameter updates or separating task-specific adaptations. However, continual adaptation can also benefit from external knowledge that provides domain-specific information and reusable reasoning patterns for solving diverse instructions. For example, to answer "How many red cubes are to the left of the sphere?", domain knowledge can provide relevant concepts about objects and spatial relations, while reasoning knowledge can specify ordered operations such as object recognition, spatial filtering, and counting. Despite this potential, how to leverage external knowledge for continual adaptation remains largely unexplored in existing MCIT methods. To this end, we propose ReCAP, a retrieval-guided framework that leverages external knowledge to guide capability reuse during continual adaptation. At each continual stage, ReCAP uses external search and an LLM to incrementally build a knowledge base of domain, reasoning, and format knowledge based on the current-stage training data. For each instruction, retrieved domain knowledge guides generation, while retrieved reasoning knowledge selects and orders capability modules to form an instance-specific capability path. As these capability modules are reused across stages, subsequent adaptation can overwrite previously learned parameters. To enable stable cross-stage reuse, ReCAP introduces adaptive subspace recycling, which parameterizes reusable capability modules with shared bases and stage-specific cores, protects historically important directions while recycling residual capacity. Extensive experiments on MCIT benchmarks show that ReCAP achieves SOTA performance.