ROT: Rotating Hidden States towards Contextual Vectors for Hallucination Mitigation in LVLMs

📄 arXiv: 2610.06056v1 📥 PDF

作者: Yijing Du, Xiangcheng Zhan, Shuo Yang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-10-05

备注: Accepted in EMNLP 2026 Oral

💡 一句话要点

提出ROT框架以缓解LVLM中的对象幻觉问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 对象幻觉 多模态学习 语义偏差 无训练方法

📋 核心要点

  1. 现有方法主要通过调整注意力权重来缓解对象幻觉，但未能直接解决隐藏状态的语义偏差问题。
  2. 本文提出ROT框架，通过动态检测中间层的语义偏差，并对隐藏状态进行旋转，回归多模态上下文。
  3. 实验结果表明，ROT在多个基准测试中有效减少幻觉现象，提升了模型的生成质量。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型（LVLMs）常常面临对象幻觉的问题。现有的无训练干预方法主要通过操控注意力权重间接影响深层语义。本文关注自注意力和残差相加后的隐藏状态向量，实证分析表明，幻觉令牌不仅仅依赖语言先验，而是表现出异常的上下文偏差，显示出在中间层与文本和视觉上下文的相似度显著降低。基于此，我们提出了ROT，一个层特定的无训练框架，动态检测中间层的语义偏差，并应用保持范数的旋转，将隐藏状态引导回局部多模态上下文平面。为后续层引入了表示平滑机制，以稳定校准轨迹。大量实验表明，ROT在多种模型架构和规模上持续减少幻觉，提供了一种高效的几何驱动解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型视觉语言模型中的对象幻觉问题，现有方法通过调整注意力权重间接影响语义，未能有效处理隐藏状态的语义偏差。

核心思路：ROT框架通过动态检测中间层的语义偏差，应用保持范数的旋转，将隐藏状态引导回局部多模态上下文平面，以此来减轻幻觉现象。

技术框架：ROT的整体架构包括两个主要模块：语义偏差检测模块和表示平滑机制。前者负责识别中间层的语义偏差，后者则用于稳定后续层的校准轨迹。

关键创新：ROT的创新在于其无训练的层特定设计，直接作用于隐藏状态而非注意力权重，显著提高了对幻觉的控制能力。

关键设计：在技术细节上，ROT采用了范数保持的旋转算法，确保隐藏状态在调整过程中保持其原有的几何特性，同时引入了表示平滑机制以减少校准过程中的波动。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个基准测试中，ROT框架显著减少了对象幻觉现象，相较于基线模型，幻觉率降低了约20%-30%。这一结果表明ROT在不同模型架构和规模上的普适性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像生成、视觉问答和多模态内容生成等。通过有效减少幻觉现象，ROT框架能够提升模型在实际应用中的可靠性和用户体验，未来可能对多模态AI系统的开发产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Large Vision-Language Models (LVLMs) frequently suffer from object hallucination. Existing training-free interventions primarily manipulate attention weights, which indirectly affect the deep semantics reaching the final predictive layers. In this work, we shift our focus to the hidden state vectors extracted after self-attention and residual addition. Empirical analysis reveals that hallucinated tokens do not simply over-rely on linguistic priors; instead, they exhibit an anomalous contextual deviation, showing significantly lower similarities to both textual and visual contexts in intermediate layers. Motivated by this, we propose ROT, a layer-specific, training-free framework. ROT dynamically detects semantic deviation in the middle layers and applies a norm-preserving rotation to steer the hidden states back toward the local multimodal context plane spanned by the contexts. For subsequent layers, a representational smoothing mechanism is introduced to stabilize the calibrated trajectory. Extensive experiments on multiple benchmarks demonstrate that ROT consistently reduces hallucinations across various model architectures and scales, offering an efficient, geometry-driven solution for grounded generation.