互信息最小化

FairLLaVA：面向大型视觉语言助手的美公平性感知参数高效微调

FairLLaVA: Fairness-Aware Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Vision-Language Assistants

把互信息最小化当作表示层正则项，配合低秩适配器做插件式微调，可在不改动 MLLM 主干的前提下压制视觉指令微调中的群体偏差；做医学影像报告生成或 VQA 时，这套「公平性正则 + LoRA」的组合可直接迁移到自己的多模态模型上。