NoiseBoost：用噪声扰动缓解多模态大型语言模型的错觉

通过加入噪声特征扰动作为正则化器，NoiseBoost 方法成功缓解了多模态大型语言模型中的幻觉问题，提出了半监督学习的先驱性方法，能够通过挖掘无标签数据来提高密集描述准确性。