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MASH-VLM: Mitigating Action-Scene Hallucination in Video Large Language Models through Disentangled Spatial-Temporal Representations
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出MASH-VLM，旨在解决视频大语言模型中的动作场景幻觉问题。通过引入DST-attention机制和Harmonic-RoPE，研究有效解耦时空特征，优化位置嵌入，减少错误预测。实验结果表明，MASH-VLM在基准测试中表现优异，具有良好的应用潜力。
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关键要点
- MASH-VLM旨在解决视频大语言模型中的动作场景幻觉问题。
- 引入DST-attention机制和Harmonic-RoPE，以有效解耦时空特征。
- 优化位置嵌入，减少模型对场景的错误预测。
- 实验结果表明，MASH-VLM在基准测试中表现优异，具有良好的应用潜力。
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