MLLMs Get It Right, Then Get It Wrong: Tracing and Correcting Late-Layer Textual Bias
MLLMs 先正确后错误：追踪并纠正后层文本偏见
机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Intelligent Game and Decision Lab（智能博弈与决策实验室）
AI总结 发现多模态大语言模型在中间层形成正确视觉预测，但最终输出时被文本覆盖，通过检测预测方向变化（85%失败转向文本，89%成功转向视觉）提出无训练方法CALRD，在冲突基准上提升高达9.4%。
Comments Accepted at IJCAI 2026. 16 pages, 10 figures
