幻觉不一定有害，新框架用AI的「幻觉」优化图像分割技术

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MLNLP 社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。 转载自 | 机器之心 作者胡健，是伦敦大学玛丽女王学院的博士生，导师是龚少刚教授，这篇文章是在龚少刚教授和严骏驰教授的指导下完成的。 在人工智能领域，大型预训练模型（如 GPT 和 LLaVA）的 “幻觉” 现象常被视为一个难以克服的挑战，尤其是在执行精确任务如图像分割时。然而，最新发表于 NeurIPS 2024 的研究《Leveraging Hallucinations to Reduce Manual Prompt Dependency in Promptable Segmentation》提出了一个有趣的观点：这些幻觉实际上可以被转化为有用的信息源，从而减少对手动提示的依赖。 文章链接：https://arxiv ………………………………