院士领衔万字综述：全面梳理多模态LLM对齐算法

从应用场景到评估基准，这篇研究系统回顾了多模态大型语言模型（MLLM）对齐算法的关键进展。MLLM旨在处理复杂多模态数据，如图像、视频和音频，但仍面临真实性、安全性及推理能力等挑战。

文章探讨了对齐算法的四大核心问题：应用场景、数据集构建、评估方法及未来方向。研究者通过分类现有算法，清晰展示了它们在不同领域的适用性，并总结了公开数据集的优势与不足。对齐数据集构建涉及数据源、模型响应及偏好注释三大因素，评估框架则聚焦幻觉减少、安全性提升及推理能力优化。

研究团队由中国科学院、清华大学、新加坡国立大学等顶尖机构组成，中国科学院院士谭铁牛与王亮教授领衔。文章指出，当前对齐算法在减少幻觉、提升综合能力及特定领域应用（如医学、数学）方面取得显著成果。同时，也提出了数据质量和多样性、视觉信息整合等未来挑战。

评估基准涵盖通用知识、幻觉、安全性、对话及对齐五大维度，并强调跨任务的全面评估。研究还探讨了从LLM对齐中汲取的经验，如提高训练效率、减轻过度优化问题，并展望了MLLM作为智能体在多模态协作、鲁棒性及安全性上的潜力。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2503.14504
GitHub链接：https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models/tree/Alignment