VLMs
多阶段的多模态RAG幻觉缓解方案:智能眼镜等实时交互场景比赛方案-MM-RAG
VLMs 在多模态推理中虽表现强大,但在处理特定场景时易产生 “幻觉”,如:复杂场景适配问题:面对第一视角图像(如智能眼镜拍摄的实时画面)、长尾实体(罕见物体 / 概念)、多跳推理问题(需多步逻辑推导)时,模型易因知识不足或误判生成错误结论;知识时效性问题:模型依赖内部先验知识,对涉及时效性的内容(如实时事件、动态变化的信息)易输出过时答案。 图片比赛链接:。 该框架通过四个核心阶段的协同运作,实现“减少幻觉”与“保证信息量”的平衡,同时兼顾效率与可靠性。
7/31/2025 5:15:00 AM
llmnlp
ICLR 2024 Spotlight | 负标签挖掘助力基于CLIP的分布外检测任务
在机器学习模型日益应用于开放世界场景中,如何有效识别和处理分布外(Out-of-Distribution, OOD)数据成为一个重要研究领域[1]。分布外数据的存在可能导致模型过度自信和错误预测,这在安全关键应用(如自动驾驶和医疗诊断)中尤为危险。因此,发展一种有效的OOD检测机制,对于提高模型在实际应用中的安全性和可靠性至关重要。传统的OOD检测方法主要集中在单一模态,特别是图像数据上,而忽视了其他潜在有用的信息源,例如文本数据。随着视觉-语言模型(VLMs)的兴起,它们在多模态学习场景中展示了强大的性能,特别是
5/6/2024 12:12:00 PM
TMLRGroup
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
AI
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
谷歌
机器人
数据
大模型
Midjourney
开源
智能
用户
Meta
微软
GPT
学习
技术
图像
Gemini
AI创作
马斯克
论文
智能体
Anthropic
英伟达
代码
算法
训练
Stable Diffusion
芯片
蛋白质
开发者
腾讯
生成式
LLM
苹果
Claude
神经网络
AI新词
3D
研究
机器学习
生成
AI for Science
Agent
xAI
计算
人形机器人
Sora
AI视频
GPU
AI设计
百度
华为
搜索
大语言模型
工具
场景
字节跳动
具身智能
RAG
大型语言模型
预测
深度学习
伟达
视觉
Transformer
AGI
视频生成
神器推荐
亚马逊
Copilot
DeepMind
架构
模态
应用