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Expected Embedding Drift

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  1. TOOL · CL_280191 ·

    新方法揭示MLLMs中的认知不确定性

    研究人员开发了一种名为因果不变掩码（Causal-Invariant Masking, CIM）的新方法，以更好地量化多模态大型语言模型（MLLMs）中的认知不确定性。该方法旨在通过区分数据歧义引起的不确定性与模型局限性引起的不确定性来解决MLLMs产生幻觉的问题。提出的语义散度（Semantic Divergence）指标及其更快的代理指标预期嵌入漂移（Expected Embedding Drift, EED）在各种基准测试中均表…