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AAAI2025 | ICLR 2025爆款！CHiP创新引入视觉偏好，幻觉率腰斩

一眼概览CHiP 提出了一种跨模态分层偏好优化方法，通过视觉与文本偏好双重引导，显著提升多模态大模型（MLLMs）在幻觉检测任务中的表现，最高减少55.5%的幻觉率。核心问题多模态大模型（如GPT-4V、LLaVA）虽具强大能力，但常产生“幻觉”——即图文语义不一致、生成不符合图像内容的描述。现有DPO方法仅基于文本偏好，难以有效对齐图像和文本的表示，也无法细粒度定位幻觉段落，限制了模型可信度与实用性。

4/28/2025 12:28:27 PM

萍哥学AI

是时候学习机器学习系统设计了！斯坦福CS 329S开课，课件、笔记同步更新

这是一门新的课程——在学习了算法、框架等内容后，是时候深入了解一下「机器学习系统设计」了！

1/26/2021 2:44:00 PM

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