测试时自适应

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针对音视频大模型中一个模态错误污染另一模态描述的跨模态幻觉，MAD 用免训练的两步流程先让模型自评问题需要音频、视频还是两者，再用权重调节四路对比解码，在 CMM 和 AVHBench 上提升 VideoLLaMA2-AV 与 Qwen2.5-Omni 的准确率，代价是每步需计算多组 logits 且依赖模型自身判断的可靠性。

针对基座会话与增量会话都只有极少标注音频的全少样本类增量音频分类问题，TAPE 冻结 CLAP 音频编码器并学习任务适配投影与推理期低熵原型演化，在三套音频任务上报告平均准确率与性能下降率的同步改善，代价是每类需维护推理期优先队列并按会话重置原型。

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针对多模态情感回归在测试时分布偏移下的适配问题，GMEL 用 vMF 混合建模潜在情感分组提供自监督，并用多尺度重 dropout 保持模态完整性，在三数据集五种跨域设置上报告平均 ACC 提升 2.53 个百分点、F1 提升 3.70 个百分点、MAE 降低 0.05，代价是需离线访问全部目标数据并估计分组数。

针对一次指令只给一个预设、无法在已有参数上连续修改的问题，论文用大语言模型做效果选择与初始化、再用 CLAP 引导的优化做原地微调，在 SocialFX 均衡器词对上 10 组中有 9 组的最大均值差异低于重提词基线，但非可微效果与长时间优化仍不稳定且每轮需要秒级计算。

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KALL-E 针对离散语音切分的信息损失与高帧率不稳定问题，用 Flow-VAE 提取 512 维 12.5 Hz 连续隐分布并让自回归 Transformer 逐帧预测均值方差，以 KL 散度为目标在 Seed-TTS 上取得 0.96 中文 CER 与 1.94 英文 WER，代价是保留强 KL 约束与单样本测试时微调的额外开销。

针对多文种语音识别中同一语言输出文字不确定的问题，论文用解码器激活均值差提取文字向量并在推理时相加，在塞尔维亚语和中文混淆缓解与跨语言罗马化、西里尔化上验证效果，但西里尔化弱语言与编码器干预仍有限。

论文针对开放式情绪推理中多面幻觉难评估、粗粒度缓解顾此失彼的问题，提出六面 EHR 评估与免训练 HMER 框架，在 19 个模型上显示幻觉普遍存在，而 HMER 在多数据集上降低总体幻觉率并保持情绪预测准确率，代价是迭代评估带来额外 token 与延迟。

针对尖叫哭喊等高唤醒合成中保字准就会丢情感、追情感就会念糊的矛盾，论文提出只改推理的情感矫正噪声先验与似然逆引导，在不重训下把 F5-TTS 词错率从 4.41% 降到 2.53% 并提升情感分，但纯度与截断仍需折中且不适用于非迭代架构。

针对一句内多情绪与多语速控制问题，TED-TTS 选择冻结预训练自回归语音合成模型、只在推理时重组条件可见性与终止控制，消融表显示完整方案在过渡平滑与说话人一致性上优于去掉对齐或局部调速的变体，但局部加速仍带来实时因子上升的代价。

针对统一大音频语言模型偏向平滑上下文而漏掉短暂声学线索的问题，论文提出只在推理时对比原始与时域模糊音频的对数几率并做门控稀疏修正，在 MMAU 上 Qwen2.5-Omni 平均达 73.2%，代价是每样本多一次慢路径预填充前向与双路解码缓存。

论文把同时语音翻译拆成停顿切分与离线多模态大模型增量翻译，用等待块数与每轮生成上限控制延迟，在开发集上以五折交叉验证显示优于级联基线，但大模型推理开销与误差累积仍是代价。

针对 Whisper 类模型在噪声与口音下置信度不可靠的问题，论文用可学习解码器提示加温度采样产生候选并以 CLAP 音频文本相似度做奖励做单样本强化更新，在 LibriSpeech 加噪与 L2-Arctic 上把平均词错误率降到 28.64% 与 28.21%，代价是每次推理需多轮采样打分并在样本后恢复参数。

针对全模态大模型中音频视觉联合预测不可靠融合的问题，论文提出免训练的冲突感知解码 CAD，用潜在冲突量与任务空间可干预性决定是否把联合分支权重转给单模态分支，在 Qwen2.5-Omni-7B 上把 CMM 整体准确率提到 85.0% 与 AVHBench 提到 84.1%，代价是每步要跑四个分支并依赖人工阈值。

针对 Stable Audio Open 的 VAE 潜空间可解码音高类别这一可验证性质，论文用冻结的微型卷积探针在去噪后 40% 窗口内以 RMS 归一化梯度轻推潜变量，在 27 次配对试验中将旋律一致性从 0.112 提升至 0.274 且未报告音质代价。

针对 Whisper 在无语音输入上生成流畅幻觉文本的问题，论文用无语音校准集估计解码器幻觉子空间并在推理时做低秩投影以提升无语音概率，门控版本在保留语音识别的同时把非语音幻觉率大幅降低。