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multi-turn

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RESEARCHarXiv CS.LG·21/4/2026

SaFeR-Steer: Evolving Multi-Turn MLLMs via Synthetic Bootstrapping and Feedback Dynamics

SaFeR-Steer es un nuevo marco para la alineación de seguridad de MLLMs en diálogos multi-turno, abordando ataques que explotan el historial visual-textual y la degradación de la seguridad en contextos largos. Este método utiliza bootstrapping sintético y dinámica de retroalimentación, y también introduce el conjunto de datos STEER para entrenamiento y evaluación.

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RESEARCHarXiv CS.AI·7/4/2026

TABQAWORLD: Optimizing Multimodal Reasoning for Multi-Turn Table Question Answering

TABQAWORLD é um novo framework para otimizar o raciocínio multimodal em perguntas e respostas sobre tabelas multi-turn. Ele aborda erros de representação e altos custos de inferência ao empregar uma política de seleção multimodal que alterna dinamicamente entre representações visuais e textuais para maximizar a confiabilidade do estado da tabela.

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