待验证50% 置信事实精确时间
SLVR采用两阶段训练策略：第一步通过遮蔽泄露答案的文本并用视觉干扰项迫使模型依赖图像，第二步进行结构化的分阶段监督
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/9
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相关事实
待验证在视觉对齐训练阶段冻结LLM主干参数、分阶段训练、数据配比回放和LoRA等方法可缓解多模态训练中的灾难性遗忘问题70% 相似待验证LLaVA的训练分为两个阶段：第一阶段是预训练对齐（冻结视觉编码器和语言模型，仅训练投影层），第二阶段是指令微调（解冻语言模型进行端到端训练）68% 相似待验证对开源图像编辑模型做LoRA或全参微调专门训练视角变换能力，可能是复现POV生成最直接有效的路线，但高度依赖包含同一场景不同人物视角图像对的训练数据质量与数量68% 相似待验证CAI训练分为两阶段：先让模型依据原则进行自我批评与修正（SL-CAI），再通过基于AI反馈的强化学习（RLAIF）优化67% 相似待验证关键帧记忆法分两步：第一步通过从随机采样的历史观测中学习目标函数并作为奖励信号筛选关键帧，第二步训练BC策略基于关键帧建模动作分布67% 相似
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