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4月29日，追觅科技创始人兼CEO俞浩连发三条微博喊话小红书CEO。
针对小红书平台泛滥的momo账号现象，俞浩公开发文提出多重质疑。他接连发问momo身份、同类账号扎堆的原因，并表示部分momo账号发布不实内容，带来不良影响，却难以追责，不知该向谁问责。
俞浩重点质疑这类账号的实名认证问题，认为仅浏览内容无需实名尚可理解，但具备发帖、评论、留言等发布权限的账号，理应完成实名认证，否则虚假信息产生的责任无人承担。
他还直指出，相较其他平台，小红书相关实名管控宽松，大量momo匿名账号肆意活跃，质疑平台该机制变相纵容不良行为，忽视自身社会责任。
值得注意的是，此次俞浩相关博文均在文末署名“俞浩”，和他以往的发声方式形成明显区别。
近年来，视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）如 CLIP 的出现，彻底改变了图像理解的范式。其中，零样本分类作为 VLM 的核心优势之一，无需额外标注数据即可完成陌生类别的识别，极大降低了图像分类的成本与门槛，成为工业界与学术界关注的焦点。
然而，当前 VLM 零样本分类上仍存在一个亟待解决的问题：其分类性能对 Prompt 极其敏感，仅仅改变描述方式，例如：“a photo of a dog”，“a blurry image of a dog”，模型输出可能显著变化。为缓解这一问题，现有提示词（prompt）集成方案普遍采用全局共享权重设计，无视提示词与类别之间的语义适配差异，导致分类精度难以突破瓶颈，尤其在黑箱模型场景下。
近期，来自墨尔本大学可信赖机器学习与推理（TMLR）研究小组提出了类别感知提示词重加权 (Class-Aware Prompt Reweighting, CARPRT) 这一解决方案，该方案以 “无训练、黑箱适配、类别专属权重” 为核心，精准解决了当前 VLM 零样本分类中提示词语义适配不足的问题，并在多个细分类数据集上获得了分类性能的突破。目前该论文已被 ICLR 2026（国际学习表征会议）接收。
论文标题：CARPRT: Class-Aware Zero-Shot Prompt Reweighting for Black-Box Vision-Language ModelsPaper:
一、VLM 零样本分类的提示词的难解
VLMs 的零样本分类能力，本质上依赖于提示词（prompt）、图像之间的语义对齐关系。通常，通过构造一组提示词模板（如 “a photo of {}”），并将类别嵌入自然语言描述中，从而引导模型在共享嵌入空间中匹配图像与文本特征，实现分类预测。
然而，提示词的选择对模型性能具有显著影响。不同提示词在语义上对不同类别的适配程度存在明显差异。 现有主流方法，如 MPE（Mean Prompt Ensembling）和 WPE（Weighted Prompt Ensembling），通常采用类别无关（class-agnostic）的权重设计，即所有类别共享同一组提示词权重，隐式假设提示词对不同类别具有一致的重要性。然而，这一假设在实际中往往并不成立。正如图 1 所示，不同类别对应的最优提示词权重分布存在显著差异，同时，当从类别无关的权重转为按类别分别计算权重时，多个类别的分类准确率均得到提升，这些现象表明提示词的有效性本质上具有类别依赖性。
类别无关的权重设计带来了两方面局限：其一，从建模角度看，它隐含地假设所有提示词对不同类别具有一致的重要性，忽略了提示词与类别之间的语义差异，从而容易引入系统性的匹配偏差；其二，在实际应用中，提示词往往依赖人工构造或筛选，不仅成本较高，而且泛化能力有限，在跨数据集或新场景下容易失效。
与此同时，在黑箱 VLM 设置下（如闭源模型），由于无法访问模型参数或利用标注数据进行训练，研究者难以通过学习机制对提示词权重进行进一步优化，这也使得上述建模问题更加难以被修正，从而限制了零样本性能的进一步提升。为解决这一问题，研究团队提出了一种针对黑箱 VLMs 的，无需训练、纯推理阶段优化的提示词加权方案 ——CARPRT。
二、 类别感知创新思路
从设计理念来看，CARPRT 的核心逻辑源于对 “提示词语义适配性” 的深刻洞察：研究团队发现，在零样本分类任务中，提示词与类别的语义关联强度并非固定不变，而是存在显著的类别差异性 —— 有些提示词对某些类别具有极强的语义指向性，而对其他类别则几乎无关联。例如，“a photo of {}, a type of pet.” 更适合描述 cat，而 “a photo of {}, a type of fruit.” 则更适用于 apple。 若采用全局权重，往往会引入语义错配，降低分类精度。而 CARPRT 通过为每个类别定制专属提示词权重，可最大化发挥高适配提示词的作用，抑制低适配提示词的干扰，从而实现分类精度的提升。
直觉之外，CARPRT 进一步从概率建模角度解释了其合理性。 研究团队将 VLM 零样本分类任务形式化为条件概率估计问题，构建了完整的概率框架：
该公式将标签预测概率分解为权重空间上的积分，清晰揭示了提示词重加权对分类过程的核心影响。基于贝叶斯定理，团队进一步推导了权重的后验分布：
并通过伪标签策略解决了无标注场景下的类别先验估计问题，证明了随着数据量增长，伪标签统计分布将以指数级速度收敛到真实分布：
在此基础上，团队引入能量基模型（EBM）建模类条件似然，推导得出关键结论：类别专属权重会直接影响不同类别的似然性，全局共享权重会人为限制模型的表达能力。
最终，研究团队从数学层面证实：类别无关的权重设计（如 WPE）是类别感知的权重的严格子集，其表达能力存在天然短板，而 CARPRT 的类别专属权重设计，能够捕捉更丰富的图文关联，从根本上提升零样本分类性能。
与现有方案相比，CARPRT 的优势十分突出：首先，它无需任何训练过程，也无需更新模型参数，完全在推理阶段完成权重优化；其次，它仅依赖黑箱 VLM 输出的相似度分数即可完成权重估计，无需访问模型内部结构；最后，它具备极强的通用性，如 Fig. X 所示，可作为即插即用模块，无缝提升多种 VLM 适配方法的性能。
三、无训练的两步工作流程
尽管 CARPRT 在建模层面引入了 “类别感知” 的新视角，但其实现过程却非常简洁。整体方法可以概括为两个核心阶段。
阶段一：相关性分数计算（Score Calculation）
首先，使用目标 VLM，对所有图像、提示词与类别组合进行前向计算，得到三者之间的相似度分数：
图像 × Prompt × 类别 → similarity score
这一步的核心在于构建一个完整的语义关联空间，为后续权重估计提供基础。整个过程仅依赖模型的推理接口，无需访问参数或进行任何修改。提示词集合也可直接采用通用模板（如 “a photo of a [class]”），无需额外设计。
阶段二：类别感知权重估计（Weight Calculation）
在获得相似度分数后，CARPRT 从类别视角重新建模提示词的作用。具体而言，方法首先利用相似度分数为无标注图像生成伪标签，即为每个（图像，提示词）组合选择得分最高的类别作为预测结果。在此基础上，对所有伪标签进行聚合，针对每一个类别统计不同提示词下的平均相似度，并进行归一化，从而得到该类别对应的提示词权重分布。