视觉大模型 / VLM

System-Mediated Attention Imbalances Make Vision-Language Models Say Yes

系统介导的注意力失衡使视觉-语言模型倾向于说‘是’

Tsan Tsai Chan, Varsha Suresh, Anisha Saha, Michael Hahn, Vera Demberg

机构 * Saarland Informatics Campus, Saarland University, Germany（萨尔兰州信息学校区，萨尔兰州大学，德国） ； Max Planck Institute for Informatics, Germany（马克斯·普朗克信息研究所，德国） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文研究了视觉-语言模型中系统介导的注意力失衡对‘是’偏见的影响，提出通过重新分配注意力以减少这种偏见，从而提升模型可靠性。

Comments Accepted to ACL Findings 2026

Multi-Agent Consensus as a Cognitive Bias Trigger in Human-AI Interaction

多智能体共识作为人类与人工智能交互中的认知偏差触发器

Soohwan Lee, Kyungho Lee

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 研究探讨多智能体系统中共识机制对人类判断的影响，发现多数共识加速意见变化并提升自信，而少数反对则促进更深入的思考，揭示了智能体共识结构在人类与AI交互中的偏差相关信号作用。

Comments ACM CHI 2026 Workshop on Understanding, Mitigating, and Leveraging Cognitive Biases to Calibrate Trust in Evolving AI Systems (CHI'26 Bias4Trust)