Hallucination-aware intermediate representation edit in large vision-language models
作者: Wei Suo, Hanzu Zhang, Lijun Zhang, Ji Ma, Peng Wang, Yanning Zhang
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2026-03-31
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出幻觉感知中间表示编辑框架，有效消除大型视觉语言模型中的幻觉问题。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言模型 幻觉消除 中间表示 表示编辑 多模态学习
📋 核心要点
- 大型视觉语言模型存在幻觉问题，输出与视觉事实不符，影响了模型的可靠性。
- 提出幻觉感知中间表示编辑框架，通过动态检测和编辑幻觉表示来消除幻觉。
- 实验表明，该方法以最小的计算成本实现了最先进的性能，并具有强大的幻觉消除能力。
📝 摘要（中文）
大型视觉语言模型在多模态推理和复杂场景理解方面表现出卓越的性能。然而，这些模型仍然面临显著的幻觉问题，即输出与视觉事实相矛盾。最近关于幻觉缓解的研究主要集中在重训练方法和对比解码（CD）方法上。虽然这两种方法都表现良好，但重训练方法需要大量的训练资源，而CD方法引入了双重推理开销。这些因素阻碍了它们的实际应用。为了解决上述问题，我们提出了一个框架，用于动态检测幻觉表示，并对这些表示执行消除幻觉的编辑。以最小的额外计算成本，我们在现有基准上实现了最先进的性能。大量的实验证明了我们方法的有效性，突出了其高效和强大的幻觉消除能力以及对幻觉的强大可控性。
🔬 方法详解
问题定义：大型视觉语言模型在多模态任务中表现出色，但容易产生幻觉，即生成与图像内容不符的描述。现有的缓解幻觉的方法，如重训练和对比解码，要么需要大量计算资源，要么引入额外的推理开销，限制了实际应用。
核心思路：该论文的核心思路是，在模型的中间表示层检测并编辑那些导致幻觉的表示。通过动态识别和修正这些“幻觉表示”，可以在不显著增加计算成本的前提下，有效减少幻觉的发生。这种方法避免了全局性的模型调整，而是专注于局部修正。
技术框架：该框架主要包含两个阶段：幻觉表示检测和幻觉表示编辑。首先，通过某种机制（具体细节未知）识别出模型中间层中可能导致幻觉的表示。然后，对这些表示进行编辑，使其更符合视觉事实，从而减少最终输出中的幻觉。具体的架构细节和模块组成在摘要中没有详细说明。
关键创新：该方法的核心创新在于“幻觉感知”和“中间表示编辑”。它不是直接修改模型结构或训练方式，而是通过在中间表示层进行干预，实现对幻觉的精确控制。这种方法具有更高的效率和灵活性，能够以较低的成本实现显著的幻觉缓解效果。
关键设计：由于论文摘要信息有限，关于关键设计细节的信息不足。例如，如何定义和检测“幻觉表示”，使用何种编辑策略，以及具体的损失函数和网络结构等，这些关键细节都需要参考论文全文才能了解。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在现有基准测试中取得了最先进的性能，并且计算成本极低。这表明该方法在幻觉消除方面具有很强的竞争力和实用价值。具体的性能数据和对比基线需要在论文全文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要可靠视觉语言理解的场景，例如智能客服、图像描述生成、视觉问答、自动驾驶等。通过减少幻觉，可以提高这些应用的可信度和实用性，避免因错误信息而导致的问题。未来，该技术有望进一步提升人机交互的质量和效率。
📄 摘要（原文）
Large Vision-Language Models have demonstrated exceptional performance in multimodal reasoning and complex scene understanding. However, these models still face significant hallucination issues, where outputs contradict visual facts. Recent research on hallucination mitigation has focused on retraining methods and Contrastive Decoding (CD) methods. While both methods perform well, retraining methods require substantial training resources, and CD methods introduce dual inference overhead. These factors hinder their practical applicability. To address the above issue, we propose a framework for dynamically detecting hallucination representations and performing hallucination-eliminating edits on these representations. With minimal additional computational cost, we achieve state-of-the-art performance on existing benchmarks. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our approach, highlighting its efficient and robust hallucination elimination capability and its powerful controllability over hallucinations. Code is available at https://github.com/ASGO-MM/HIRE