研究用行为衍生语义维度对齐多模态大模型与人类认知
原文标题：Aligning MLLMs with the Latent Structure of Human Cognition via Behavior-Derived Semantic Dimensions
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论文提出框架，将多模态大模型与人类相似性判断背后的多维心理表征对齐，基于 470 万次人类 Odd-One-Out 判断构建的 66 维可解释语义空间。方法为每个三元组推断最显著决策维度并生成维度化语言理由，使模型同时学习选择与依据。实验显示模型与人类判断一致性提升，fMRI 数据集上表征对齐增强。
- 问题
- 多模态大模型的内部表征与决策标准是否对齐人类相似性判断的潜在结构。
- 方法
- 基于470万次Odd-One-Out判断的66维语义空间，为三元组推断显著决策维度并生成维度化理由。
- 结果
- 与人类判断一致性提升，fMRI自然场景数据集上表征对齐增强。
- 影响
- 提供数据驱动路径把人类认知结构注入MLLM对齐，可用于评估与调优模型判断依据。
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