12月最新出的论文，AAAI-26

https://arxiv.org/abs/2512.00881Hybrid-DMKG: A Hybrid Reasoning Framework over Dynamic Multimodal Knowledge Graphs for Multimodal Multihop QA with Knowledge Editing

一、知识编辑从"文本"走向"图文"再到"多跳"

传统大模型知识编辑（KE）只改纯文本；
多模态 KE（MKE）开始支持图文对的事实修正，但评测只看最终答案是否正确，不管中间哪一步错了，也不测换一张图还能不能答对。

真实场景里，知识常常以多跳链条存在：
“图中人物 → 出生地国家 → 首都”
一旦链条上任一环节被编辑（如人物换了），模型必须同步更新整条链，并且每一步都答对才算真正“学会”了新知识。

fig1

图1：MMQAKE 与现有基准的区别——逐跳判分、支持视觉改写、接受别名

二、方案：Hybrid-DMKG 三板斧

模块	作用	关键技术
动态多模态知识图 DMKG	把图文事实存成三元组，支持随时增删改	(实体, 关系, 实体) + 对应图片
问题分解	把 2-5 跳复杂问拆解成单跳子问题	LLM Zero-shot 模板
混合推理	每条子问题两条路并行找答案	① 图路径推理 ② RAG 增强 LVLM
反思决策	两条路答案不一致时，再读一遍背景选更可信的	背景知识重新检索 + LVLM 二选一

图2：Hybrid-DMKG 整体流程——分解→检索→双路推理→反思

关键技术细节

1. 跨模态实体检索
   用 CLIP 同时编码【子问题 + 新图片】与【DMKG 里所有实体图片+名字】，取 Top-1 作为下一跳入口。
2. 关系链接预测
   轻量级 DistilBERT 抽取问句中的关系关键词，与 DMKG 里候选关系做 Sense2Vec 相似度，>θ 即命中。
3. RAG 增强生成
   把 DMKG 中与当前实体相关的 Top-K 三元组塞进 Prompt，让 LVLM 在上下文里“抄答案”。
4. 背景反思
   对两个候选答案分别再捞一圈邻居三元组作为“证据”，让 LVLM 二次判断谁更合理，显著降低幻觉。

三、结论：把 5 跳准确率从 <2% 拉到 10%+

主结果（H-Acc=每跳都对）	BLIP-2	LLaVA	MiniGPT-4
最佳基线 IKE	6.16%	16.38%	6.14%
Hybrid-DMKG	28.88%	29.90%	24.73%

• 视觉改写鲁棒性：换一张同实体图片后，Hybrid-DMKG 仍能维持 26%+ H-Acc，而基线普遍掉 3-7 个百分点。
• 随跳数衰减：5 跳场景下，基线普遍 <2%，Hybrid-DMKG 保持 **>10%**，近乎翻倍。
• 消融实验：拿掉“反思决策”模块，H-Acc 平均掉 3-5 个百分点；拿掉“RAG”掉得更多，说明双路互补+二次反思是核心。

图3：不同跳数性能曲线——Hybrid-DMKG 在 4-5 跳优势明显

四、一句话总结

Hybrid-DMKG 首次把动态图文知识图谱与双路+反思推理结合起来，让大模型在“编辑后的多跳世界”里每一步都踩对点，成为 MMQAKE 新 SOTA。未来想支持时序事件更新与开放域问答，值得持续关注！

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