English(EN) GUIDE: Guiding Internal Evidence with Language Instructions

新的GUIDE框架控制多模态模型证据使用

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-01 04:00

研究人员推出了一种新颖的GUIDE框架，旨在控制大型多模态模型在遵循语言指令时如何利用内部证据。与可能依赖表面线索的先前模型不同，GUIDE在推理和生成过程中采用指令条件门控来调节证据通路。该框架已证明其能够在推理、分类和生成等各种多模态任务中诱导证据依赖性的结构化重新分配，同时保持任务性能。在GQA和TextVQA等数据集上的实验表明，GUIDE增强了对目标证据扰动的鲁棒性，并实现了证据来源的可控调制。 AI

影响该框架通过确保多模态AI系统使用相关证据，有望带来更可靠和可控的多模态AI系统。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Soyeon Caren Han, Hyunsuk Chung, Jinwoo Kim, Seungyeon Ji, Kyungreem Han · 2026-09-01 04:00

指南：用语言指令指导内部证据

arXiv:2608.30712v1 Announce Type: new Abstract: Large multimodal models follow instructions about what to generate, but not necessarily about what evidence to rely on. Hence, models may continue to depend on shortcut-associated cues even when instructions suggest otherwise. We in…

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