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ReBaPL: Repulsive Bayesian Prompt Learning
把提示词优化从点估计改成对多模态后验的采样,并用表征空间上的排斥力(MMD/Wasserstein)防止所有样本塌到同一模式;做视觉-语言下游适配时可直接套在现有提示学习框架上提升分布外泛化。