arXiv cs.CV· Yigit Yilmaz, Elena Petrova, Mehmet Kaya, Lucia Rossi, Amir Rahman·· 3 小时前AI 评分37
TraceICL：面向鲁棒多模态上下文学习的线程解析演示筛选与一致性校准
TraceICL: Thread-Resolved Demonstration Curation with Consistency Calibration for Robust Multimodal In-Context Learning
AI 导读
免训练框架 AVA 把多模态上下文学习拆成线程解析分解、影响度筛选与弱到强一致性校准三步，修复图文错绑并抑制噪声答案被复制。在五个视觉语言基准的交错 4-shot 提示下，AVA 较同设定最强基线平均提升 1.7 分，VizWiz 最高提升 2.4 分，30% 噪声演示下增益仍保留大部分。LVLM 全程冻结、不计算梯度，延迟开销 26%，可由离线缓存摊销。
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