Fugu-MT 論文翻訳(概要): Attention at Rest Stays at Rest: Breaking Visual Inertia for Cognitive Hallucination Mitigation

論文の概要: Attention at Rest Stays at Rest: Breaking Visual Inertia for Cognitive Hallucination Mitigation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.01989v2
Date: Fri, 03 Apr 2026 05:00:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-04-06 12:42:34.28667
Title: Attention at Rest Stays at Rest: Breaking Visual Inertia for Cognitive Hallucination Mitigation
Title（参考訳）: 休息時の注意:認知幻覚軽減のための視覚的慣性を破る
Abstract要約: 本稿では,認知的推論を視覚的注意の動的応答性としてモデル化することにより,この慣性パターンを破る訓練のない慣性認識型視覚興奮(IVE)法を提案する。 IVEは様々な基礎MLLMと複数の幻覚ベンチマーク、特に認知幻覚に有効である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 50.51650162235191
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Like a body at rest that stays at rest, we find that visual attention in multimodal large language models (MLLMs) exhibits pronounced inertia, remaining largely static once settled during early decoding steps and failing to support the compositional understanding required for cognitive inference. While existing hallucination mitigation methods mainly target perceptual hallucinations concerning object existence or attributes, they remain inadequate for such cognitive hallucinations that require inter-object relational deduction. Through token-wise attention analysis, we identify this visual inertia as a key factor: attention to semantically critical regions remains persistently focused and fails to dynamically support relational inference. We thereby propose a training-free Inertia-aware Visual Excitation (IVE) method that breaks this inertial pattern by modeling cognitive inference as the dynamic responsiveness of visual attention. Specifically, IVE selects visual tokens that are dynamically emerging relative to historical attention trends while distinguishing tokens exhibiting inertial behavior. To further facilitate compositional inference, IVE introduces an inertia-aware penalty that discourages over-concentration and limits the persistence of attention within localized regions. Extensive experiments show that IVE is effective across various base MLLMs and multiple hallucination benchmarks, particularly for cognitive hallucinations.
Abstract（参考訳）: 休息状態にある身体のように、マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)の視覚的注意は、慣性を示す。既存の幻覚緩和法は主に物体の存在や属性に関する知覚幻覚を対象とするが、それらは対象間の関係推論を必要とする認知幻覚には不十分である。トークン単位の注意分析により、この視覚的慣性は重要な要素として認識され、意味的に重要な領域への注意は引き続き集中し続け、リレーショナル推論を動的に支援することができない。そこで我々は,認知的推論を視覚的注意の動的応答性としてモデル化することにより,この慣性パターンを破る,トレーニング不要な慣性認識型視覚興奮(IVE)法を提案する。具体的には,慣性行動を示すトークンを識別しながら,歴史的注目傾向に対して動的に出現する視覚トークンを選択する。構成推論をより容易にするために、IVEは過度な集中を防ぎ、局所的な領域における注意の持続性を制限する慣性認識のペナルティを導入する。広範囲な実験により、IVEは様々な基礎MLLMと複数の幻覚ベンチマーク、特に認知幻覚に有効であることが示されている。

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