十方融海联合高校破解视觉大模型“幻觉”难题，研究成果获国际顶会EMNLP 2026录用

近日，十方融海联合广东工业大学、南洋理工大学共同完成的一项视觉大模型“幻觉”抑制研究，正式被自然语言处理领域国际顶级会议 EMNLP 2026 录用。

此次被收录的论文《YARD: Y-Architecture Register Decoding for Efficient Hallucination Mitigation in Large Vision-Language Models》，针对大视觉语言模型在生成内容时普遍出现的“幻觉”——即描述与图像真实内容不符——这一产业级难题，提出了一种无需额外训练的“Y 型架构寄存器解码”（YARD）方法，通过在模型内部引入一种新的解码机制，在不额外增加训练与推理负担的前提下抑制幻觉，为多模态大模型走向可靠落地提供了新的技术路径。

十方融海联合广东工业大学、南洋理工大学

共同完成的一项视觉大模型“幻觉”抑制研究

EMNLP 全称“自然语言处理经验方法会议”，是自然语言处理领域公认的顶级国际学术会议。此次成果中，十方融海将长期在多模态产品交互中积累的真实场景需求与视觉理解痛点带入研究，让方法从设计源头就对准产业落地。此次收录，让十方融海长期沉淀的底层技术能力在国际学术界的权威平台上得到检验与认可，也为企业的AI原生技术体系增添了一份国际级背书。

01

“一本正经地胡说八道”

是视觉大模型最致命的软肋

大视觉语言模型能看图、能对话、能推理，却始终存在一个短板：它会在答案里“脑补”画面中根本不存在的东西——凭空多出一个物体、为物体标注错误的颜色或数量、编造并不存在的空间关系。这正是学界所说的“幻觉”。

对聊天场景，幻觉或许只是闹个笑话；但一旦模型进入辅助诊断、工业质检、智能审核这类容错率极低的场景，一句不实的描述就可能带来真实代价。正因如此，行业对视觉大模型的期待，已经从“能不能看懂图”升级为“看得准不准、说得真不真”，而抑制幻觉，成了横在落地路上绕不过去的一道坎。

02

YARD：

让模型“再核对一眼”，把脑补拦在源头

针对这一难题，YARD 的做法是：在模型内部构建一条“退化分支”，让它保留图像的全局语义、丢掉细粒度的局部细节，再与保留完整信息的分支做对比，从而引导模型在生成时更“忠于”画面本身。

可以这样理解：模型先粗看一遍画面、再回头细看，两次“看到”的不同之处，往往正是容易产生幻觉的地方——通过这样的对比，模型得以把真实信息和自身“脑补”区分开来。

这套方案无需额外训练，能在抑制幻觉的同时保持更低的开销。在多个国际通用评测基准上，YARD 均带来明显改善：幻觉率显著下降、判别准确率明显提升，并可迁移至多种主流视觉大模型，以更小的开销取得更优的抑制效果。

03

把技术判断前置到方法设计源头

这是一项典型的产学研协同成果。论文由广东工业大学、南洋理工大学的研究团队与十方融海团队联合完成。企业创始人黄冠、陈劢、雷浪声，十方融海旗下多模态AI交互系统业务负责人杜君均在作者之列。创始人与核心业务负责人直接参与底层技术研究，意味着AI视觉理解与多模态交互已被纳入企业最高决策层的技术判断范畴——让技术判断从方法设计的源头介入、而非事后验证，这种把技术判断前置到源头的姿态，正是一家AI原生企业与传统参与者的分野所在。

04

从专利积累到国际顶会

一条底层技术的纵深之路

站上国际顶会，从来不是一次孤立的胜利，而是长期投入水到渠成的结果。自成立以来，十方融海作为一家以 AI 驱动的全民终身学习新基建企业，始终把底层技术研发摆在企业发展的根基位置，坚持“底层技术攻关+产业应用落地”双轮驱动，逐步构建起覆盖多模态交互与跨场景应用的大模型技术体系。

沿着这条路线，可以看到能力的三级递进：技术资产层面，公司在大模型、多模态交互方向累计拥有30余项专利、200余件技术型知识产权；技术释放层面，Openbuddy、Tens AI、多模态AI交互系统等自研模型在开源生态与产业落地中持续发挥价值；技术认证层面，此次YARD论文被EMNLP 2026收录，让这些沉淀已久的能力获得了国际学术界的同行检验与正式认可。

三级递进的背后，是十方融海一以贯之的底层逻辑：用真实场景养技术，再用技术反哺真实场景。这让十方融海既不同于纯粹的学术机构，也不同于纯粹的产品公司——企业既有从产业一线提炼技术问题的能力，也有把研究成果重新放回产业一线检验的底气。此次EMNLP收录，正是这一企业生态逻辑走到国际学术前沿的一次集中亮相。

05

让可信AI走向真实落地

论文被录用，只是一个开始。真正让YARD有分量的，是它背后那条从真实场景走向基础研究、再由基础研究回到真实场景的通路——这正是十方融海作为AI原生企业参与国际顶会级技术攻关的独特价值。面向未来，十方融海将沿着这条通路继续前行，让更多原创技术经得起真实世界的检验，也让“让每个人，因AI而不同”不止是一句愿景，而是一步步被验证的现实。用底层技术的确定性去对抗AI的不确定性，是十方融海坚持的方向。可信，才是AI通往未来最坚实的通行证。