用于测试时发现的关系语义落地

研究人员提出面向测试时发现（TTD）的新框架 SEGA，利用大语言模型将无标签测试流中发现的匿名类别转化为可解释的语义概念。该框架在训练期构建属性锚定的视觉语义空间，并在测试时通过关系语义落地（RSG）对比已知类锚点提示 LLM 生成候选概念并重排，结合置信度引导实现语义稳定。实验表明 SEGA 提升了 TTD 基线表现。