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解码策略
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在不确定性中思考：利用潜变量熵感知解码缓解多模态大模型中的幻觉
Thinking in Uncertainty: Mitigating Hallucinations in MLRMs with Latent Entropy-Aware Decoding
提出一种基于熵感知的解码策略，通过概率加权连续嵌入和视觉锚框注入来缓解多模态大模型在视觉问答中的幻觉，可作为一种即插即用的推理时增强手段用于视觉语言模型。
CC-VQA：面向知识型视觉问答中知识冲突缓解的冲突与相关性感知方法
CC-VQA: Conflict- and Correlation-Aware Method for Mitigating Knowledge Conflict in Knowledge-Based Visual Question Answering
对做知识型 VQA 的人，这篇给出了一个免训练、可直接插到现有 VLM 推理流程里的方案：先用视觉语义做内外知识冲突判定，再用相关性加权的位置编码压缩与自适应解码抑制低相关检索段落，可作为检索增强 VLM 推理阶段的通用后处理模块复用。