IEEE TPAMI

Cognitive Pivot Points and Visual Anchoring: Unveiling and Rectifying Hallucinations in Multimodal Reasoning Models

认知支点与视觉锚定：揭示并纠正多模态推理模型中的幻觉

Zhe Qian, Yanbiao Ma, Zhuohan Ouyang, Zhonghua Wang, Zhongxing Xu, Fei Luo, Xinyu Liu, Zongyuan Ge, Yike Guo, Jungong Han

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学 龙城人工智能学院） ； South China Agricultural University（华南农业大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； Jishou University（吉首大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 针对多模态大推理模型在长链推理中易产生幻觉的问题，提出V-STAR训练范式，通过分层视觉注意力奖励和强制反思机制，将视觉锚定引入推理过程以减轻幻觉。

Comments TPAMI under review

Promoting Generalization for Exact Solvers via Adversarial Instance Augmentation

通过对抗性实例增强促进精确求解器的泛化能力

Haoyang Liu, Yufei Kuang, Jie Wang, Xijun Li, Yongdong Zhang, Feng Wu

机构 * CAS Key Laboratory of Technology in GIPAS, University of Science and Technology of China（GIPAS技术CAS重点实验室，中国科学技术大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 纠错

AI总结 针对学习型MILP求解器在未见实例上性能下降的问题，提出对抗性实例增强方法AdaSolver，通过将不可微的实例增强建模为上下文赌博机问题并联合对抗训练增强策略与求解器，显著提升基于模仿学习和强化学习的分支定界求解器的泛化能力。

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026