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反事实样本
01 02
检索反事实样本改进视觉上下文学习
Retrieving Counterfactuals Improves Visual In-Context Learning
把「示例选择」从被动相似度检索改成属性引导的组合图像检索，主动构造反事实示例对，可直接用于任何基于 ICL 的 VLM 少样本适配流程，尤其是小模型与信息稀缺场景。
以反事实对抗幻觉：扩散引导扰动用于抑制 LVLM 幻觉
Fighting Hallucinations with Counterfactuals: Diffusion-Guided Perturbations for LVLM Hallucination Suppression
用扩散模型编辑图像构造反事实样本，提取视觉诱发幻觉的低秩表征子空间，并在推理时把中间隐状态投影出该子空间——这套「反事实扰动+子空间投影」的免训练流程可直接迁移到其他多模态模型的忠实性修正与表征编辑研究。