视觉大模型 / VLM

SGG-R$^{\rm 3}$: From Next-Token Prediction to End-to-End Unbiased Scene Graph Generation

SGG-R$^{\rm 3}$: 从单token预测到端到端无偏场景图生成

Jiaye Feng, Qixiang Yin, Yuankun Liu, Tong Mo, Weiping Li

机构 * School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SGG-R$^{\rm 3}$框架，通过结合任务特定的推理过程和强化学习优化，解决场景图生成中的关系稀疏和长尾问题，提升生成效果和泛化能力。

Weighting What Matters: Boosting Sample Efficiency in Medical Report Generation via Token Reweighting

权重什么重要：通过标记重加权提升医学报告生成的样本效率

Alexander Weers, Daniel Rueckert, Martin J. Menten

机构 * TUM School of Computation, Information and Technology（慕尼黑技术大学计算、信息与技术学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国学院计算机系） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过标记重加权方法提升医学报告生成的样本效率，实验表明在眼科报告生成中，该方法在较少训练数据下也能获得高质量报告。

ERA: Evidence-based Reliability Alignment for Honest Retrieval-Augmented Generation

ERA：基于证据的可靠性对齐用于诚实检索增强生成

Sunguk Shin, Meeyoung Cha, Byung-Jun Lee, Sungwon Park

机构 * Korea University（韩国大学） ； Gauss Labs Inc.（Gauss实验室） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ERA框架，通过将置信度估计从标量概率转为显式证据分布，提升RAG系统中的回避行为，有效区分知识冲突与不确定性，实验表明在标准基准和定制泛化数据集上表现优异。

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