論文の概要: Conflict Adaptation in Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24804v1
• Date: Tue, 28 Oct 2025 01:05:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-30 15:50:44.582973
• Title: Conflict Adaptation in Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルにおける衝突適応
• Authors: Xiaoyang Hu,
• Abstract要約: 人間の認知制御の象徴はコンフリクト適応(コンフリクト適応)である。 逐次Stroopタスクを用いて、13の視覚言語モデル(VLM)のうち12が競合適応と整合した振る舞いを示した。 この動作の表現的基盤を理解するために,InternVL 3.5 4Bにおけるタスク関連スーパーノードの同定にスパースオートエンコーダ(SAE)を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.756550107432323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A signature of human cognitive control is conflict adaptation: improved performance on a high-conflict trial following another high-conflict trial. This phenomenon offers an account for how cognitive control, a scarce resource, is recruited. Using a sequential Stroop task, we find that 12 of 13 vision-language models (VLMs) tested exhibit behavior consistent with conflict adaptation, with the lone exception likely reflecting a ceiling effect. To understand the representational basis of this behavior, we use sparse autoencoders (SAEs) to identify task-relevant supernodes in InternVL 3.5 4B. Partially overlapping supernodes emerge for text and color in both early and late layers, and their relative sizes mirror the automaticity asymmetry between reading and color naming in humans. We further isolate a conflict-modulated supernode in layers 24-25 whose ablation significantly increases Stroop errors while minimally affecting congruent trials.
• Abstract（参考訳）: 人間の認知制御の象徴はコンフリクト適応(コンフリクト適応)である。 この現象は、認知的制御(リソースの不足)がいかに採用されるかを説明する。 シーケンシャルなStroopタスクを用いて、13の視覚言語モデル(VLM)のうち12のモデルが競合適応と整合した振る舞いを示し、例外は天井効果を反映していることが判明した。 この動作の表現的基盤を理解するために,InternVL 3.5 4Bにおけるタスク関連スーパーノードの同定にスパースオートエンコーダ(SAE)を用いる。 部分的な重なり合うスーパーノードは、初期層と後期層の両方でテキストと色に現れ、相対的な大きさは、人間の読みと色命名の非対称性を反映している。 また,24-25層においてコンフリクト変調されたスーパーノードを分離し,アブレーションによりストループ誤差が著しく増大すると同時に,コングルート試験に最小限の影響を及ぼす。

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