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Yu Zhao
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新框架增强MLLM在视觉问答中的知识推理能力
研究人员开发了一个名为Hindsight Distilled Reasoning (HinD) 的新框架，以提高多模态大语言模型 (MLLM) 在视觉问答任务中的知识推理能力。HinD框架采用一种自鼓励蒸馏过程，其中一个“Hindsight Teacher”模型生成带有正确答案的推理轨迹，然后用于训练一个“Foresight Student”模型。该学生模型在事先不知道答案的情况下，学习生成逐步推理和相关事实，从而增强其有效整合外部知…
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新框架MMFeD3-HidE增强了联邦多模态知识图谱补全
研究人员推出了一种新颖的联邦多模态知识图谱补全（FedMKGC）框架MMFeD3-HidE。该方法解决了与去中心化多模态知识和不同客户端能力相关的挑战。该框架包括用于从客户端不完整的实体嵌入中重建完整多模态分布的超模态注入扩散嵌入（HidE）模型，以及用于在客户端和中央服务器之间进行知识迁移的多模态联邦双蒸馏（MMFeD3）方法。在一个新构建的FedMKGC基准上的实验证明了所提出的MMFeD3-HidE的有效性、语义一致性和收敛鲁棒性。