视觉大模型 / VLM

Who Can See Through You? Adversarial Shielding Against VLM-Based Attribute Inference Attacks

谁能穿透你？基于VLM的属性推断攻击的对抗防护

Yucheng Fan, Jiawei Chen, Yu Tian, Zhaoxia Yin

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Dept. of Comp. Sci. and Tech., Institute for AI, Tsinghua University（计算机科学与技术系，人工智能研究院，清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于视觉一致性约束的隐私保护方法，通过VPI-COCO基准验证，有效降低隐私泄露风险并保持视觉一致性。

AmPLe: Supporting Vision-Language Models via Adaptive-Debiased Ensemble Multi-Prompt Learning

AmPLe: 通过自适应去偏集成多提示学习支持视觉-语言模型

Fei Song, Yi Li, Jiangmeng Li, Rui Wang, Changwen Zheng, Fanjiang Xu, Hui Xiong

机构 * National Key Laboratory of Space Integrated Information System, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间信息集成系统国家重点实验室，软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 AmPLe通过自适应去偏集成多提示学习方法，解决模型-提示匹配偏差和样本-提示匹配偏差，提升视觉-语言模型在下游任务中的性能。

Comments Accepted by IJCV2025

SafeMed-R1: Adversarial Reinforcement Learning for Generalizable and Robust Medical Reasoning in Vision-Language Models

SafeMed-R1: 为视觉-语言模型中的通用性和鲁棒性医疗推理设计的对抗强化学习

A. A. Gde Yogi Pramana, Jason Ray, Anthony Jaya, Michael Wijaya

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(title)；visual question answering(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SafeMed-R1通过对抗训练与组相对策略优化提升视觉-语言模型在医疗推理中的鲁棒性和可解释性。

Watch Closely: Mitigating Object Hallucinations in Large Vision-Language Models with Disentangled Decoding

Watch Closely: 通过解耦解码缓解大视觉-语言模型中的物体幻觉

Ruiqi Ma, Yu Yan, Chunhong Zhang, Minghao Yin, XinChao Liu, Zhihong Jin, Zheng Hu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 通过解耦解码方法，无需训练即可缓解大视觉-语言模型中的物体幻觉问题，提升模型的视觉性能和准确性。

Investigating Spatial Attention Bias in Vision-Language Models

探究视觉-语言模型中的空间注意力偏差

Aryan Chaudhary, Sanchit Goyal, Pratik Narang, Dhruv Kumar

机构 * Birla Institute of Technology and Science, Pilani, India（比拉理工学院和科学研究院，帕利尼，印度） 纠错

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

AI总结 本文研究了视觉-语言模型在处理水平拼接图像时存在的系统性空间注意力偏差，发现模型倾向于优先描述左位置内容，且该偏差在不同架构和语言训练下均存在。

LLM-CAS: Dynamic Neuron Perturbation for Real-Time Hallucination Correction

LLM-CAS: 动态神经元扰动用于实时幻觉修正

Jensen Zhang, Ningyuan Liu, Yijia Fan, Zihao Huang, Qinglin Zeng, Kaitong Cai, Jian Wang, Keze Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Snap Inc（Snap公司） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 LLM-CAS通过动态神经元扰动实现实时幻觉修正，提升大型语言模型的事实准确性。

Comments Accepted at AAAI 2026

Mitigating Hallucination Through Theory-Consistent Symmetric Multimodal Preference Optimization

通过理论一致的对称多模态偏好优化缓解幻觉

Wenqi Liu, Xuemeng Song, Jiaxi Li, Yinwei Wei, Na Zheng, Jianhua Yin, Liqiang Nie

机构 * Shandong University（山东大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SymMPO通过理论一致的对称多模态偏好优化方法，有效缓解多模态大语言模型中的幻觉问题。

Comments NeurIPS 2025