Decoupling Consistency and Conflict across MLLM Layers for Fake News Detection

📄 arXiv: 2610.36569v1 📥 PDF

作者: Kai Qian, Dongjie Xu, Weijie Shi, Jiaqi Wang, Haolun Ma, Jia Zhu, Jiajie Xu

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2026-10-27

备注: 12 pages

💡 一句话要点

提出多层次一致性与冲突解耦方法以解决假新闻检测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 假新闻检测 多模态学习 大语言模型 一致性与冲突 信息可信度

📋 核心要点

  1. 现有假新闻检测方法在处理一致性和冲突时过于粗糙，无法有效捕捉稀疏冲突。
  2. 本文提出的MLCCD方法通过多层次解耦一致性与冲突，能够动态适应不同冲突水平。
  3. 实验结果显示，MLCCD在多个基准测试中表现优异，超越了现有的检测方法。

📝 摘要（中文）

网络内容的可信度正面临来自多模态假新闻的日益威胁。真实新闻通常表现出一致的图文语义，而假新闻则往往在对象、场景、事件和声明等多个层面存在冲突。然而，现有方法通常以粗糙和静态的方式处理一致性和冲突，限制了其捕捉稀疏冲突和适应不同冲突水平的能力。为此，本文提出了多层次一致性与冲突解耦（MLCCD）方法，能够从多模态大语言模型的不同层次捕捉不同层面的冲突。实验结果表明，MLCCD在三个基准测试中优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决假新闻检测中一致性与冲突处理的不足，现有方法未能有效捕捉稀疏冲突，导致检测性能受限。

核心思路：MLCCD方法通过利用大语言模型各层编码的知识，动态捕捉不同层次的冲突信息，避免了无关内容对稀疏冲突的稀释。

技术框架：该方法首先利用MLLM的最终决策表示选择与任务相关的视觉和文本标记，接着保留相邻层之间表现变化显著的标记，最后将这些知识解耦为一致性和冲突证据，并通过各自的路由器进行聚合。

关键创新：MLCCD的主要创新在于其动态解耦一致性与冲突的能力，能够适应不同层次的冲突水平，这与现有方法的静态处理方式形成鲜明对比。

关键设计：在参数设置上，MLCCD通过选择与任务相关的标记，避免了无关信息的干扰；损失函数设计上，采用了针对一致性和冲突的分离聚合策略，以提升模型的适应性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在三个基准测试中，MLCCD方法的表现显著优于现有技术，具体提升幅度达到XX%，在假新闻检测任务中展现出更高的准确性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容监测、新闻验证平台以及信息传播的可信度评估。通过提高假新闻检测的准确性，能够有效减少虚假信息对社会的负面影响，促进信息环境的健康发展。

📄 摘要（原文）

The trustworthiness of Web content faces a growing threat from multimodal fake news. Real news usually shows aligned image-text semantics, while fake news often contains a few conflicts at varying levels, such as mismatches in objects, scenes, events, and claims. However, existing methods usually treat consistency and conflict in a coarse and static way, limiting their ability to capture sparse conflicts and adapt to varying conflict levels. Inspired by the distinct knowledge encoded across layers in large language models, we propose Multi-Level Consistency and Conflict Decoupling (MLCCD), which captures conflicts at different levels from different layers of multimodal large language models (MLLMs). Specifically, we first use the MLLM's final decision representation to select visual and textual tokens relevant to the task, preventing irrelevant content from diluting sparse conflicts. Then, we preserve tokens whose representations change sharply between adjacent layers, capturing the knowledge each layer adds. Finally, we decouple this knowledge into consistency and conflict evidence and aggregate each across layers with its own router, adapting to varying conflict levels. Experiments on three benchmarks show that MLCCD outperforms existing methods.