Korrekt wenn gekoppelt, falsch wenn getrennt: Entkopplung und Bearbeitung modalitätsspezifischer Neuronen in MLLMs

arXiv:2606.17057v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Obwohl Knowledge Editing einen effizienten Mechanismus zur Aktualisierung des Wissensinhalts von Multimodalen Großen Sprachmodellen (MLLMs) bietet, stellen wir fest, dass aktuelle Paradigmen immer noch unter einem wichtigen, aber bisher unerforschten Problem leiden: Bearbeitungsentkopplungsfehlschlag