NAST: Improving Negation Handling in Medical Vision-Language Models through Negation-Aware Selective Training
针对医学视觉-语言模型中否定处理改进的分层微调
机构 * University of Delaware（德克萨斯大学）
专题命中 医疗多模态 ：radiology(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本研究提出NAST方法，通过因果追溯效应调节逐层梯度更新，提升医学视觉-语言模型对否定处理的识别能力，同时保持一般视觉-语言对齐。
Comments 16 pages, 6 figures. Accepted to MLHC 2026
