HuggingFace Daily Papers· Zijian Liu, Chaoyou Fu, Yan Yang, Caifeng Shan, Ran He·· 8 天前AI 评分45
Omni-Woodpecker: 通过证据优先再平衡纠正全模态大语言模型幻觉
Omni-Woodpecker: Hallucination Correction via Evidence-Prior Rebalancing for Omni LLMs
AI 导读
Omni-Woodpecker 框架通过冲突条件下的表示再平衡，将幻觉纠正从输出级转向隐藏状态处理。以 Qwen2.5-Omni-7B 为骨干模型，在 CMM 和 AVHBench 上分别提升 12.9 和 8.6 分，并在四个通用 OLLM 推理基准上稳定增长 0.67-2.25 分。该框架在 VideoLLaMA2-AV 上同样有效，代码已开源。
来源：HuggingFace Daily Papers · arxiv.org