multi-turn

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RESEARCHarXiv CS.LG·21/04/2026

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

SaFeR-Steer é uma nova estrutura para alinhar a segurança de MLLMs em diálogos multi-turn, combatendo ataques que exploram o histórico visual-textual e a degradação da segurança em contextos longos. Este método utiliza bootstrapping sintético e feedback dinâmico, introduzindo também o dataset STEER para treinamento e avaliação.

Safety security MLLMs multi-turn

RESEARCHarXiv CS.AI·07/04/2026

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.

AI frameworks Table Question Answering Multimodal Reasoning multi-turn