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HIVE: Understanding Post-Hallucination Reasoning in Vision Language Models

HIVE：理解视觉语言模型中的幻觉后推理

Feng He, Zhenting Wang, Qifan Wang, Qiang Guan, Dongfang Liu, Ruixiang Tang, Qiankun Li

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； Meta AI ； Kent State University（肯特州立大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

AI总结 研究视觉语言模型中幻觉后推理阶段，引入HIVE评估基础设施，通过九个任务和九个模型观察到模态依赖模式，发现幻觉线索能拓宽语义覆盖并重塑推理动态，强调理解此阶段对提升多模态推理系统可靠性和可解释性的重要性。

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Sparse Delta Memory: Scaling the State of Linear RNNs through Sparsity

稀疏增量记忆：通过稀疏性扩展线性循环神经网络的状态

Loïc Cabannes, Pierre-Emmanuel Mazaré, Gergely Szilvasy, Matthijs Douze, Maria Lomeli, Ilze Amanda Auzina, Justin Carpentier, Gabriel Synnaeve, Hervé Jégou

机构 * Meta FAIR ； Inria Paris（巴黎信息与自动化研究所） ； ENS-PSL University（巴黎文理研究大学） ； University of Tübingen（图宾根大学） 纠错

AI总结 研究针对线性注意力模型长上下文召回不足的问题，提出稀疏增量记忆（SDM）架构，通过稀疏寻址扩展门控线性循环神经网络隐藏状态，在等FLOP和参数数量下提升性能，还能改进常识与推理任务。