该研究针对多模态大语言模型生成内容与输入信息不符的“幻觉”问题，提出两种缓解方法：OPERA在推理阶段通过惩罚过信任与回溯重分配机制减少幻觉；HACL在训练阶段引入幻觉文本作为困难负样本进行对比学习，提升表示对齐能力。两种方法均显著降低幻觉率，并保持模型性能，为构建更可靠的多模态AI系统提供关键技术路径。
缓解多模态大语言模型的幻觉问题-王旭原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/12/01/%e7%bc%93%e8%a7%a3%e5%a4%9a%e6%a8%a1%e6%80%81%e5%a4%a7%e8%af%ad%e8%a8%80%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%9a%84%e5%b9%bb%e8%a7%89%e9%97%ae%e9%a2%98/
近年来，随着互联网技术的高速发展和数据规模的快速增长、大数据的应用，多标签分类应用场景越来越多，如电子商务中的商品分类、网页标签、新闻标注、蛋白质功能分类、音乐分类、语义场景分类等…
特征选择是指为了构建模型而选择相关特征子集的过程，目的是去除特征中的无关特征和冗余特征，进而达到简化模型，增…
本报告介绍了联邦学习领域后门攻击与防御的基本概念、联邦学习的训练流程，分别聚合规则和聚类规则的后门防御算法进行具体说明，阐述了联邦学习领域后门攻击与防御的发展方向及个人思考。
推荐系统在现在的生活中随处可见，淘宝天猫的商品推荐，音乐软件的每日歌曲推荐等，协同过滤就是一种很受欢迎的推荐…
本次报告分享的主题是基于智能体的自动化漏洞重现方法，报告通过梳理漏洞重现领域的基本发展历程和基本概念，然后讲解两种不同类型的智能体系统构建方法，分别针对通用应用程序漏洞PoV生成和…
TCP协议是面向连接的可靠数据传输协议，如何在不可靠协议IP协议的上层实现可靠数据传输，主要通过差错检验、分…
注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中。随着注意力机制的…
对抗式多任务学习是针对普通的多任务学习模型在共享特征提取时，可能会被特定任务的特定特征所污染的问题所提出的，…
本次报告主要讲述了如何准确高效地检测安卓APP内的第三方库。介绍了第三方库检测的基本概念和主要困难，解释了准确高效检测第三方库的意义，详细讲解布隆过滤器的原理与使用方法、基于熵的代…
传统的网络表示一般使用高维的稀疏向量，但是局限在于难以度量节点间的相似性，而一般的静态网络嵌入方法，忽略网络的动态演化过程，因此提出了基于动态网络的嵌入方法学习。本次将基于深度自编…
