视觉大模型 / VLM

Same Answer, Different Representations: Hidden instability in VLMs

相同答案，不同表示：VLMs中的隐藏不稳定性

Farooq Ahmad Wani, Alessandro Suglia, Rohit Saxena, Aryo Pradipta Gema, Wai-Chung Kwan, Fazl Barez, Maria Sofia Bucarelli, Fabrizio Silvestri, Pasquale Minervini

机构 * Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； i3S（i3S研究所） 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 本研究揭示了视觉语言模型中隐藏的不稳定性，通过引入新的评估框架发现模型在内部表示漂移、鲁棒性与决策边界等方面存在显著问题。

POP: Online Structural Pruning Enables Efficient Inference of Large Foundation Models

POP：在线结构剪枝实现大基础模型的高效推理

Yi Chen, Wonjin Shin, Shuhong Liu, Tho Mai, Jeongmo Lee, Chuanbo Hua, Kun Wang, Jun Liu, Joo-Young Kim

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； University of Tokyo, Tokyo, Japan（东京大学） ； Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan（东京技术大学） 纠错

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

AI总结 POP通过在线结构剪枝提升大基础模型推理效率，实现动态剪枝与低计算开销。

DeDPO: Debiased Direct Preference Optimization for Diffusion Models

DeDPO：用于扩散模型的去偏直接偏好优化

Khiem Pham, Quang Nguyen, Tung Nguyen, Jingsen Zhu, Michele Santacatterina, Dimitris Metaxas, Ramin Zabih

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； NYU（纽约大学） 纠错

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

AI总结 DeDPO通过整合因果推理的去偏技术，提升扩散模型在低成本合成监督下的对齐性能，实现与人类标注数据相当的鲁棒性。