现如今，大语言模型已成为高校师生质性研究、定量研究、教育教学、学习成长的强力助手，而当前国内学界对该方法的技术落地与理论融合探索尚处于深化阶段，预期将成为下一代科研范式的关键突破方向。

文章介绍

该研究由葛首蒙和陈莹共同提出，针对多模态假新闻检测中的语义噪声与结果可信度问题，开发了一种集成大语言模型的置信感知学习框架。该框架创新性地设计了动态多模态融合模块，通过选择性整合文本、图像等模态的有效语义特征，显著降低了无关信息干扰；同时引入具有理论保障的后验置信度校准机制，首次为检测结果的可信度提供了数学验证基础。在三大公开数据集测试中，该模型不仅检测准确率超越现有方法，其校准模块的性能亦优于主流方案。研究团队还通过系统论证揭示了该框架在噪声鲁棒性与决策可解释性方面的优势，为构建可信赖的虚假信息识别系统提供了新范式。

研究提出的置信感知多模态学习框架，为解决虚假信息识别领域的核心挑战提供了创新方案。该研究敏锐指出，当前基于多模态的假新闻检测存在两大关键局限：一是传统方法在融合文本、图像等异构数据时，往往不加区分地引入噪声或冗余信息，削弱了有效语义的判别力；二是现有模型缺乏对预测结果可信度的量化保障，导致决策可靠性存疑。针对这些痛点，研究团队开创性地将大语言模型深度整合至检测架构中，使其成为支撑系统智能的核心引擎。

大语言模型在该框架中承担着双重关键职能。作为文本语义理解的基石，它通过深度语言表征能力精准捕捉新闻文本的潜在意图与情感倾向，为多模态分析奠定高质量语义基础。更重要的是，研究者创新设计了以语言模型输出为锚点的动态融合机制。该模块通过实时评估不同模态特征与语言主干的语义一致性，智能过滤广告图片、无关配图等干扰因素，仅保留与文本核心内容高度协同的视觉线索。这种基于语言模型引导的特征选择策略，显著提升了多模态融合的纯净度与有效性。

在可信度构建层面，该研究突破性地开发了具有理论保障的置信校准模块。该机制充分利用语言模型输出的概率分布特性，结合多模态融合特征的不确定性度量，构建起严谨的数学验证体系。通过建立预测置信度与模型内部证据强度的映射关系，系统不仅输出真假判断，同时提供经数学验证的可信度评分，使决策过程具备可解释性。实验证明，在Twitter、Weibo等三大公开数据集上，该框架的检测准确率超越现有基准模型5%以上，其校准模块的置信度评估误差较主流方法降低32%。

这项工作的核心价值在于，通过大语言模型的深度赋能，首次在多模态假新闻检测领域同步实现了精准识别与可信决策的统一。语言模型既作为语义理解的中枢提升特征质量，又为置信度建模提供理论支点，为构建透明可靠的虚假信息防御体系提供了全新范式。该框架在噪声鲁棒性、决策可解释性方面的突破，对社交媒体内容治理乃至人机协同信息审核机制的发展具有重要启示意义。

文献来源