ADAPT

ADAPT 是一个面向多模态大语言模型（MLLM）幻觉抑制的注意力动态对齐方法。它通过分析跨模态交叉注意力在生成过程中的退化规律（如空间偏移、响应僵化、视觉关注衰减），构建视觉锚点并实施注意力监督推理，结合偏好调优提升模型输出的忠实性。项目基于PyTorch实现，支持主流MLLM架构的即插即用式干预，无需修改模型结构或重训练全部参数。适用于需要高可靠性图文理解与生成的场景，如医疗报告生成、工业质检描述、法律图像证据分析等对事实准确性要求严格的垂直应用。