attention-bias

本文识别并形式化了多模态RAG中的“再污染”现象，即添加准确上下文会导致模型因注意力崩溃（视觉盲区和位置偏差）而放弃正确预测。作者提出BAIR，一种无参数的推理时框架，能恢复视觉显著性并惩罚文本干扰因素，从而在医学、公平性和地理空间基准上提高可靠性。