Soft Token Alignment for Cross-Lingual Reasoning
跨语言推理的软令牌对齐
机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)
AI总结 提出SOLAR方法,通过软令牌对齐跨语言表示,提升多语言推理准确率,尤其对低资源语言效果显著。
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跨语言推理的软令牌对齐
机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)
AI总结 提出SOLAR方法,通过软令牌对齐跨语言表示,提升多语言推理准确率,尤其对低资源语言效果显著。
保持VIGILant:通过多模态大语言模型中的反事实视觉对齐缓解视觉懒惰
机构 * UAB(阿拉巴马大学伯明翰分校) ; Yale(耶鲁大学) ; UNSW(新南威尔士大学) ; Tulane(杜兰大学) ; Georgia Tech(佐治亚理工学院) ; NEU(东北大学) ; OSU(俄亥俄州立大学) ; UIowa(爱荷华大学) ; Harvard(哈佛大学)
AI总结 提出VIGIL框架,通过强化学习后训练最大化视觉输入与生成响应间的互信息,惩罚“盲目自信”实例,有效缓解MLLMs的视觉懒惰问题,在幻觉和推理基准上优于现有方法。
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