RSAJEV：免训练弃权原型记忆消除遥感分类幻觉

2026年10月14日，arXiv Computer Vision 刊出 Man Chen 等作者的论文，提出 RSAJEV 方法，用于解决多模态大语言模型在遥感场景分类中的“静默幻觉”问题。报道称，该问题源于字母绑定读出在词表外失效。RSAJEV 的做法是保留 slot 表示，将读出环节替换为无训练的弃权原型记忆，通过每类 K 张参考图像的 slot 表示进行最近邻检索，并采用收缩-Mahalanobis 几何校正。论文摘要原文称：“We retain the slot representation and replace the readout with RSAJEV, a training-free abstaining prototype memory that performs retrieval-based prototype matching”。目前进展为论文已提交并公开，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。