本研究提出HICD方法，旨在改善大型语言模型中的幻觉现象。通过选择关键注意力头并分散其注意力，HICD显著提升了上下文完整性和知识回忆的准确性，为降低幻觉提供了有效策略。

应对图像品质差异带来的挑战，我们引入了一种基于知识蒸馏的创新训练策略，以高质量图像对获取的任务知识指导处理品质不同的图像对的学习过程。此外，我们开发了一种层次相关性蒸馏方法，通过复制教师模型中固有的相关性，而不仅仅关注个体特征，来确保有效地传递知识并保持学生模型的训练灵活性。