ClueTracer：用于多模态推理中免训练幻觉抑制的问 - 视线索追踪

大型多模态推理模型通过显式长链推理解决视觉难题，但易产生幻觉。本文识别出“推理漂移”现象，即模型在收集线索时过度关注无关实体，导致推理轨迹与视觉基础脱节。为此，作者提出 ClueRecall 评估指标及 ClueTracer 方法。这是一种免训练、无参数且架构无关的插件，通过从问题出发追踪关键线索在推理路径中的传播，定位任务相关区域并抑制虚假注意力。实验表明，该方法显著提升了各类推理及非推理架构的性能。