confidence-aware

SpatialCORE 是一个后训练框架，将模型对其生成的边界框接地的置信度用作大型视觉-语言模型进行空间推理的学习信号，在空间推理基准测试中取得了开源模型中的最先进结果。

Robust-TO通过将每帧可信度集成到智能框架中，解决了视频推理中的盲目信任问题，通过校准证据加权和可靠性感知推理，在现实扰动下提高了准确性。

CONF-KV 是一种KV缓存管理系统，利用模型不确定性动态调整缓存保留策略，从而提升长上下文大语言模型推理的内存效率，同时将困惑度控制在1.5-2.1个点以内。