Mitigating Manifold Departure: Uncertainty-Aware Subspace Rectification for Trustworthy MLLM Decoding

MLLMs halluzinieren häufig Objekte, die inkonsistent mit visuellen Eingaben sind, oft aufgrund einer übermäßigen Abhängigkeit von Sprach-Priors, was zu „Manifold Departure“ führt. Manifold-Guided Adaptive Projection (MGAP) wird als trainingsfreie Dekodierungsmethode vorgeschlagen, um Halluzinationen zu mindern und die Repräsentationsstruktur zu erhalten.