IBM

Do Vision Language Models Need to Process Image Tokens?

视觉语言模型是否需要处理图像标记？

Sambit Ghosh, R. Venkatesh Babu, Chirag Agarwal

机构 * IBM ； Indian Institute of Science（印度科学研究所） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

AI总结 本文研究了视觉语言模型中图像标记的功能，发现视觉表示快速收敛至有限复杂度，而文本表示持续重构。视觉表示在不同层间可互换，任务依赖性影响视觉处理的必要性。

Comments Accepted (Oral) at TRUE-V Workshop CVPR 2026

A Representation-Level Assessment of Bias Mitigation in Foundation Models

基础模型中偏见缓解的表示层面评估

Svetoslav Nizhnichenkov, Rahul Nair, Elizabeth Daly, Brian Mac Namee

机构 * IBM Research（IBM研究院） ； School of Computer Science, University College Dublin（都柏林大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 本文通过对比基线与偏见缓解模型，分析了性别与职业术语在嵌入空间中的变化，发现偏见缓解减少了性别-职业差异，提出了WinoDec数据集用于评估解码器模型。

Comments Accepted at ECML-PKDD 2025 (5th Workshop on Bias and Fairness in AI)