- cs.CLRethinking in Spikes: Mitigating Hallucinations in MDLMs with Step-Aware DecodingZhongxing Xu, Zhonghua Wang, Zhe Qian, Shiyan Su, Ming Hu, Xiaocheng Zou et al.
Les modèles multimodaux qui produisent du texte par étapes peuvent parfois inventer des éléments, surtout à certaines étapes où leur incertitude augmente brusquement. Les auteurs proposent une méthode qui repère ces étapes et conserve temporairement plusieurs interprétations possibles, afin de …
- cs.CLFrom Relevant Posts to Attributable Spans: Explicit Symptom Evidence for Depression Questionnaire InferenceSumanth Manduru, Carlotta Domeniconi
Les auteurs ont conçu une méthode qui repère dans les publications sur les réseaux sociaux les passages où une personne parle de ses propres symptômes, puis s’en sert pour estimer ses réponses à un questionnaire sur la dépression. Elle récupère …
- cs.CVTextual Response-Aware Guidance for Zero-Shot Adversarial Robustness of Vision-Language ModelsYubo Cui, Xianchao Guan, Zheng Zhang
Les modèles qui associent images et texte peuvent être trompés par des modifications ciblées des images, même s’ils savent reconnaître de nombreuses catégories sans entraînement spécifique. Les auteurs proposent une méthode qui préserve mieux les liens entre images et mots …
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