视觉大模型 / VLM

Spectral Query-Key Product Weight Steering for Training-Free VLM Hallucination Mitigation

谱查询-键乘积权重引导用于免训练VLM幻觉缓解

Karn Tiwari, Varnith Chordia, Prathosh A P

机构 * Indian Institute of Science, Bengaluru（印度科学理工学院，班加罗尔） ； Snap Research（Snap 研究院） 纠错

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

AI总结 提出QK乘积引导，一种无数据、免训练、零推理成本的权重编辑方法，通过抑制中间层主导奇异模式减少对象幻觉，在三个GQA基VLM上平均降低CHAIR$_s$ 4.0%。

Comments Published at the Workshop on Actionable Interpretability at COLM 2026, EMNLP Conference 2026

Steering Multimodal Large Language Models Decoding for Context-Aware Safety

面向上下文感知安全的多模态大语言模型解码引导

Zheyuan Liu, Zhangchen Xu, Guangyao Dou, Xiangchi Yuan, Zhaoxuan Tan, Radha Poovendran, Meng Jiang

机构 * University of Notre Dame（notre dame 大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型安全对齐的平衡难题，提出SafeCoDe解码框架，通过两阶段机制优化上下文敏感的弃权行为，在多基准实验中有效提升安全性能且保留模型有用性。

Comments EMNLP 2026 Main

Dynamic Alignment Compensation for Hallucination Mitigation in Large Vision-Language Models

用于减轻大型视觉语言模型幻觉的动态对齐补偿

Kairong Yu, Zixin Zhu, Le Yu, Hongwei Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Southeast University（东南大学） 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 针对大型视觉语言模型的幻觉问题，提出无需训练的推理时方法动态对齐补偿，结合分层语义补偿与序列语义校正，在9个多模态基准上可减少幻觉并保持整体性能。

Comments Accepted by EMNLP2026 Findings

Dual-Stream Semantic Guidance with Prototype Anchor Calibration for Source-Fully-Free Adaptation of Vision-Language Models

用于视觉语言模型无源域适应的带原型锚定校准的双流语义引导

Weiwei Xiang, Shun Peng, Guangyi Xiao, Hao Chen, Lei Yang

机构 * College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University（湖南大学计算机与电子工程学院） ； Huaihua University（怀化学院） 纠错

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

AI总结 针对无源全自由域适应的双语义漂移问题，提出DSSG框架及带原型锚定校准的DSSG-PAC，在多基准上性能优于SOTA且适配时间降低18.9%。

Image Augmentation as Test Generation for Deep Learning-Based Image Retrieval Systems

图像增强作为深度学习图像检索系统的测试生成方法

Yehan De Silva, Anirudh Sridhar, Armin Lotfy, Nafiseh Kahani, Yvan Labiche, Ziyu Wang, Frank Ouyang, Clare Carty, Azalia Shamsaei

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 该研究将图像增强技术作为深度学习图像检索系统的测试生成方法，通过实证研究筛选出天气模拟和SaSPA等适配的增强技术，为构建有效测试套件提供了实用指南。

BEACON: Behavior-Anchored Cross-Source Knowledge Graph Construction for Cyber Threat Intelligence

BEACON：面向网络威胁情报的行为锚定跨源知识图谱构建

Changze Li, Yutong Cheng, Tsania Camila Finnisa, Qian Cui, Wei Ding, Peng Gao

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 该研究提出BEACON框架，基于LLM结合MITRE ATT&CK实现跨源CTI知识图谱构建，构建了两个标注数据集，性能优于基线方法至少9%至23%。