Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

Analyzing Reasoning Consistency in Large Multimodal Models under Cross-Modal Conflicts

在跨模态冲突下分析大型多模态模型的推理一致性

Zhihao Zhu, Jiafeng Liang, Shixin Jiang, Jinlan Fu, Ming Liu, Guanglu Sun, See-Kiong Ng, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出逻辑图扰动协议，通过主动视觉上下文细化方法，解决大型多模态模型在跨模态冲突下的推理一致性问题，提升推理鲁棒性。

Comments 10 pages, 5 figures

DiVA: Fine-grained Factuality Verification with Agentic-Discriminative Verifier

DiVA: 基于代理-判别验证器的细粒度事实性验证

Hui Huang, Muyun Yang, Yuki Arase

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） 纠错

AI总结 DiVA通过结合生成模型和判别模型的能力，提出了一种细粒度事实性验证方法，并构建了FGVeriBench基准，有效提升了事实性验证的精度和适用性。

STAR-S: Improving Safety Alignment through Self-Taught Reasoning on Safety Rules

通过安全规则的自教推理提升安全性

Di Wu, Yanyan Zhao, Xin Lu, Mingzhe Li, Bing Qin

机构 * Research Center for Social Computing and Information Retrieval（社会计算与信息检索研究中心） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 STAR-S通过自教推理提升大型语言模型的安全性，有效防御对抗攻击。

Comments 19 pages,4 figures

CroBIM-U: Uncertainty-Driven Referring Remote Sensing Image Segmentation

CroBIM-U: 基于不确定性的遥感图像分割

Yuzhe Sun, Zhe Dong, Haochen Jiang, Tianzhu Liu, Yanfeng Gu

机构 * School of Electronics and Information Engineering, Harbin Institute of Technology（电子与信息工程学院，哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 CroBIM-U通过不确定性引导框架提升遥感图像分割的鲁棒性和几何精度，采用不确定性图和即插即用模块实现自适应推理与局部细化。