ImageEval 2026 评测任务中的 alkhder 方案：用于多模态幻觉检测的约束选择与旋转平均 Logit 评分
英文标题：alkhder at ImageEval 2026 Shared Tasks: Constrained Selection and Rotation-Averaged Logit Scoring for Multimodal Hallucination Detection
本文介绍了 alkhder 团队在 ImageEval 2026 共享任务子任务 1b（Subtask 1b）中提交的多模态幻觉检测方案。该任务要求系统针对给定图像，从三个候选描述中识别出唯一符合视觉事实的陈述，涵盖英语与现代标准阿拉伯语（MSA）双语场景。团队基于预训练多模态模型，结合了约束选择策略与旋转平均 Logit 评分技术以提升辨别精度。该方法为解决多模态大模型的跨语言幻觉评估与输出置信度校准提供了实用的技术路径。
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中文
摘要
本文介绍了我们在 ImageEval 2026 共享任务子任务 1b（Subtask 1b）中提交的系统方案。该任务要求系统在与图像配对的三个候选陈述中，选出唯一在视觉上有效的真实描述，评测同时面向英语和现代标准阿拉伯语（Modern Standard Arabic, MSA）。我们的系统基于预训练模型构建，采用了约束选择（Constrained Selection）与旋转平均 Logit 评分（Rotation-Averaged Logit Scoring）机制，用于精确执行多模态幻觉检测任务。
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