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Zeng et al.
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新研究表明，LVLMs在隐式交流方面存在困难
近期关于大型视觉语言模型（LVLMs）在指称性交流方面的两项研究，在它们协调有效指称表达的能力上得出了相互矛盾的结果。Jones等人的一篇论文表明，当明确提示时，LVLMs可以有效地协调，但无法从隐式提示中推断出这种需求。另一篇由Zeng等人撰写的论文指出，LVLMs在指称表达的交互式生成和解析方面存在困难，这凸显了在构建对人类协作至关重要的共同基础方面存在缺陷。两项研究都利用了指称性交流实验来探讨这些差异。
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新方法减少密集检索模型中的位置偏差
研究人员开发了一种减轻密集检索模型中位置偏差的方法。位置偏差是一个常见问题，即相关信息出现在段落的较晚位置时，检索效果会下降。这项新技术借鉴了推理时注意力校准的方法，无需重新训练模型即可应用。通过在原始和校准后的注意力分布之间进行插值，发现在各种嵌入模型和数据集上，部分校准的性能经常优于完全校准。