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本研究提出了一种信息边界感知学习框架（InBoL），旨在提高多模态大语言模型（MLLMs）在面对信息不足时拒绝回答的准确性，从而增强其可信度。

Defining Boundaries: Enhancing the Trustworthiness of Multimodal Large Language Models through the Power of Refusal
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