Nanjing University（南京大学）

HYDRA-X: Native Unified Multimodal Models with Holistic Visual Tokenizers

HYDRA-X: 具有整体视觉分词器的原生统一多模态模型

Guozhen Zhang, Xuerui Qiu, Yutao Cui, Tianhui Song, Changlin Li, Junzhe Li, Tao Huang, Xiao Zhang, Yang Li, Jianbing Wu, Miles Yang, Zhao Zhong, Liefeng Bo, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出HYDRA-X，首个在单一ViT中统一图像和视频分词的原生统一多模态模型，通过因果时间注意力和分层时间压缩实现高效重建，并利用轻量化解压缩器注入语义，显著提升编辑一致性和收敛速度。

NTS-CoT: Mitigating Hallucinations in LLM-based News Timeline Summarization with Chain-of-Thought Reasoning

NTS-CoT: 基于思维链推理减轻大模型新闻时间线摘要中的幻觉

Feng Lyu, Huiqin Yan, Sijing Duan, Hao Wu, Shuang Gu, Xue Qiao, Weixu Zhang, Haolun Wu

机构 * Central South University（中南大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Suzhou Aerospace Information Research Institute（苏州空天信息研究院） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

AI总结 针对大模型在新闻时间线摘要中产生内容不忠实和信息遗漏两类幻觉，提出NTS-CoT框架，通过元素思维链、日期选择和因果思维链三个模块有效缓解幻觉，在三个基准上超越现有方法。