视觉大模型 / VLM

Representation Calibration and Uncertainty Guidance for Class-Incremental Learning based on Vision Language Model

基于视觉语言模型的类增量学习中的表示校准与不确定性引导

Jiantao Tan, Peixian Ma, Tong Yu, Wentao Zhang, Ruixuan Wang

机构 * Guangdong Province Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education（广东省机器智能与先进计算重点实验室） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education（广东省机器智能与先进计算重点实验室） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision language model(title)；vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于视觉语言模型的类增量学习框架，通过引入任务特定适配器和跨任务表示校准策略，提升类别区分能力，并利用预测不确定性优化图像特征选择，实现更准确的分类性能。

Toward More Reliable Artificial Intelligence: Reducing Hallucinations in Vision-Language Models

迈向更可靠的人工智能：减少视觉-语言模型中的幻觉

Kassoum Sanogo, Renzo Ardiccioni

机构 * Department of CS AI and Data Science（计算机科学与数据科学系） ； ESEO Engineering School（ESEO工程学院） ； Faculty of Law, Economy, Management（法学院、经济与管理学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG；VLM(comments)

AI总结 本文提出无需训练的自我纠正框架，通过不确定性引导的视觉再注意力减少视觉-语言模型中的幻觉，提升响应准确性。

Comments 24 pages, 3 figures, 2 tables. Training-free self-correction framework for vision-language models. Code and implementation details will be released at: https://github.com/kassoumsanogo1/self-correcting-vlm-re-Attention.git

Journal ref The 4th National and International Academic Conference Celebrating the 20th Anniversary of Rajapruk University (2026)

Mitigating Bias with Words: Inducing Demographic Ambiguity in Face Recognition Templates by Text Encoding

通过词语缓解偏见：通过文本编码在人脸识别模板中诱导人口统计学模糊性

Tahar Chettaoui, Naser Damer, Fadi Boutros

机构 * Fraunhofer IGD（弗劳恩霍夫研究所（IGD）） ； TU Darmstadt（德累斯顿技术大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 通过引入文本编码，UTIE在人脸识别模板中诱导人口统计学模糊性，以减少偏见并提升验证性能。

Comments Accepted at BMVC workshop (SRBS) 2025