arXiv · cs.CL· Kai Qian·· 1 天前AI 评分16
跨 MLLM 层级解耦一致性与冲突以检测虚假新闻的方法 MLCCD
Decoupling Consistency and Conflict across MLLM Layers for Fake News Detection
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Kai Qian
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.36569v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
研究者提出多层级一致性与冲突解耦方法 MLCCD，利用多模态大语言模型（MLLM）不同层编码的知识差异来检测多模态虚假新闻。该方法先用 MLLM 最终决策表示筛选任务相关的视觉与文本 token，再保留相邻层间表示变化剧烈的 token，并将知识解耦为一致性与冲突证据、通过各自的 router 跨层聚合，以适应不同的冲突程度。在三个 benchmark 上的实验显示 MLCCD 优于现有方法。
来源：arXiv · cs.CL · arxiv.org