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Andrea Fanelli

ICLR 2026×2ACL 2026多模态可解释性理论与学习动力学安全数据与预训练
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0 一作 · 3 篇 · ICLR 2026 / ACL 2026

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2026 顶会论文

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作者位次 #3/3ICLR 2026Poster· Theory / Interpretability and Visualization

Learning multimodal dictionary decompositions with group-sparse autoencoders

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可解释性多模态理论与学习动力学OpenReview
作者位次 #8/9ACL 2026Findings· Findings of ACL

Towards Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models by Refining Textual Embeddings

Aakriti Agrawal · Gouthaman KV · Rohith Aralikatti · Gauri Jagatap · Jiaxin Yuan · Sarvesh Baskar · Vijay Kamarshi · Andrea Fanelli · Furong Huang

摘要

Hallucinations in Large Vision-Language Models (LVLMs) remain a persistent challenge, often stemming from inadequate integration of visual information during multimodal reasoning. A key cause is the model’s over-reliance on textual priors and underutilization of visual cues, leading to outputs th...

多模态数据与预训练推理OpenReview 项目页

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