Meituan（美团）

Global Context or Local Detail? Adaptive Visual Grounding for Hallucination Mitigation

全局上下文还是局部细节？面向幻觉缓解的自适应视觉 grounding

Yubo Jiang, Xin Yang, Abudukelimu Wuerkaixi, Zheming Yuan, Xuxin Cheng, Fengying Xie, Zhiguo Jiang, Cao Liu, Ke Zeng, Haopeng Zhang

机构 * School of Astronautics, Beihang University（北航航天学院） ； Longcat Interaction Team, Meituan（美团Longcat交互团队） ； Tianmushan Laboratory, Beihang University（北航天门山实验室） 纠错

AI总结 本文提出PND框架，通过双路径对比在解码过程中增强视觉真实性，减少幻觉并提升描述细节，无需模型微调。

Comments 9 pages, 8 figures, Findings of ACL 2025

DeepTaxon: An Interpretable Retrieval-Augmented Multimodal Framework for Unified Species Identification and Discovery

DeepTaxon: 一种可解释的检索增强多模态框架，用于统一的物种识别与发现

Jiawei Wang, Ming Lei, Yaning Yang, Xinyan Lin, Yuquan Le, Qiwei Ma, Zhiwei Xu, Zheqi Lv, Yuchen Ang, Zhe Quan, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Xiangtan University（湘潭大学） ； Hunan Normal University（湖南师范大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 DeepTaxon通过可解释的检索增强多模态框架，统一物种识别与发现，通过检索证据进行链式推理，提升识别和发现的准确性与可解释性。

Comments 13 pages, 6 figures, 9 tables

Hidden States Know Where Reasoning Diverges: Credit Assignment via Span-Level Wasserstein Distance

隐藏状态知道推理分歧所在：通过跨度级瓦瑟斯坦距离进行信用分配

Xinzhu Chen, Wei He, Huichuan Fan, Wenzhe Niu, Zhongxiang Sun, Xuanru Wang, Jiuchong Gao, Jinghua Hao, Renqing He, Weijie Yu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Meituan（美团） ； Tianjin University（天津大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； University of International Business and Economics（国际经贸大学） 纠错

AI总结 本文提出SHEAR方法，利用跨度级瓦瑟斯坦距离提升信用分配精度，无需额外标注。