subspace-learning

本文介绍了ASAM（面向多模态知识编辑的对抗性子空间对齐），该方法通过生成对抗但语义一致的变体，并强制对表示进行低秩对齐，提升了内在多模态知识编辑的泛化性，解决了现有方法泛化能力有限的问题。