近日，人工智能领域顶级国际学术会议ICLR 2026（International Conference on Learning Representation，国际学习表征会议）公布论文录用结果。我校计算机与信息工程维多利亚老品牌76696vic研究生赵启延（第一作者）在王大寒教授（通讯作者）指导下完成的论文“Context Tokens are Anchors: Understanding the Repeat Curse in dMLLMs from an Information Flow Perspective”（上下文是“定位锚”：从信息流视角理解和解决多模态大语言模型中的重复诅咒）成功入选。该研究成果的录用，是我校在人工智能国际顶级会议上取得的又一突破。
研究发现，当前主流的扩散式多模态大模型存在推理卡顿问题，尽管缓存技术常被用于提升推理速度，但这一方案会导致模型出现反复生成相同内容的“重复诅咒”现象。针对这一痛点，团队另辟蹊径，从信息流角度展开分析，结果表明：模型输入的提示信息（上下文标记）会作为“定位锚”引导输出过程，其不确定性会随信息传递逐步稳定；而“重复诅咒”的根源，正是“定位锚”的信息流被破坏，导致不确定性无法有效稳定。基于这一发现，团队创新性地提出并设计了可即插即用的CoTA方法，通过增强“定位锚”的注意力机制、惩罚不确定性较高的“定位锚”，显著缓解了大模型的“重复诅咒”，有效解决了模型“啰嗦”的问题。
ICLR是深度学习领域的顶级国际学术会议，具有广泛而深远的国际影响力，位列谷歌学术人工智能会议影响力排行榜前列，与NeurIPS、ICML并称为机器学习领域三大顶会。本年度ICLR共收到约19000篇有效投稿，总录用率约为28.18%，竞争异常激烈。（计算机维多利亚老品牌76696vic）
“重复诅咒”缓解效果示意图（最右侧为该研究方法）
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