11:13
arXiv cs.LG@Rohit Gandikota, David Bau
精选
推荐理由：操控VLM输出，像翻漫画一样准
精选
过去 24 小时，从 660 条中筛出 45 条
6月15日
11:13
论文发现视觉语言模型的LM骨干中存在一组称为gaze heads的注意力头，其注意力会追踪模型当前描述的图像区域。通过仅对top-100个gaze heads（少于全部9%）进行注意力掩码干预，能以83.1%的准确率引导模型描述指定的漫画面板，而随机干预无效。该干预同样适用于自然COCO图像，且机制在2B到32B参数规模及多种VLM架构中复现。该工作展示了通过机制分析实现无需重训的推理时多模态行为操控。
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
15:23
AITOP6月11日 15:23
15:07
AITOP6月11日 15:07
6月9日
10:39
10:39
arXiv cs.AI@Yongzhong Xu
精选
推荐理由：做模型可解释性研究的团队会感兴趣——这篇论文把共激活聚类和因果消融结合起来，给出了一个验证注意力头电路的实用方法，建议做电路分析的开发者试试这个闭环流程。
6月1日
00:09
AITOP6月1日 00:09
