Meituan（美团）

Reassessing the Role of Supervised Fine-Tuning: An Empirical Study in VLM Reasoning

重新评估监督微调的作用：VLM推理中的实证研究

Yongcan Yu, Lingxiao He, Shuo Lu, Lijun Sheng, Yinuo Xu, Yanbo Wang, Kuangpu Guo, Jianjie Cheng, Meng Wang, Qianlong Xie, Xingxing Wang, Dapeng Hu, Jian Liang

机构 * NLPR & MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（人工智能研究院 & 模式识别与人工智能研究所，中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院，中国科学院大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 本研究通过实证分析发现，监督微调在VLM推理中具有重要作用，挑战了强化学习优于监督微调的主流观点。

Counting Hallucinations in Diffusion Models

扩散模型中hallucination的计数

Shuai Fu, Jian Zhou, Qi Chen, Huang Jing, Huy Anh Nguyen, Xiaohan Liu, Zhixiong Zeng, Lin Ma, Quanshi Zhang, Qi Wu

机构 * University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Meituan（美团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种针对扩散模型中计数hallucination的评估方法，通过构建CountHalluSet数据集，系统分析不同采样条件对hallucination的影响，并揭示FID等指标无法捕捉计数hallucination的问题。