本研究提出了$H^3$Fusion对齐融合方法，旨在解决现有模型在生成有益、无害和诚实回答方面的不足。通过集成多个对齐的LLM，性能和鲁棒性显著提升，提升幅度达到11.37%。

该研究构建了包含 1.4 百万图像 - 字幕对的大规模高质量细节遥感图像数据集 HqDC-1.4M，提供了对遥感图像更好的理解并显著提高了模型的空间感知能力；同时，开发了 RSSA 数据集，通过将无法回答的问题纳入典型的遥感视觉问答任务中，有效改善了模型输出的真实性和幻觉现象，增强了遥感视觉语言模型的诚实度；基于这些数据集，提出了...