幻觉率

“扁平+拓扑”双索引，85页PDF"秒级"推理，MMRag幻觉率骤降76%

多模态长文档视觉问答（Multimodal Long-context Document Question Answering, 后文简称 M-L-DocQA）要求系统在给定一份可能长达数十页，包含：文本、表格、图表、图像与版式元素的 PDF。自动定位并融合跨页、跨模态的证据，最终生成自然语言答案。图片这种任务常见于科研论文、上市公司年报、产品说明书、政府统计报告等场景。

9/11/2025 2:22:00 AM

CourseAI

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

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