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本文介绍了一种用于模因中多模态性别歧视检测的层次化框架，该框架利用冻结的Gemini Embedding 2表示和轻量级门控MLP对标注者分歧进行建模，在EXIST 2026的细粒度性别歧视分类任务中取得了第一名。
提出CIST方法，在知识蒸馏中为教师和学生分配独立的样本自适应温度，生成一致性信息丰富的软标签，并放宽严格的logit尺度匹配。在视觉和语言任务上的实验表明，相比标准KD具有一致的改进。