Deco 是评测安全领域的开源项目，由 zjunlp 开发，2024 年首次发布。
它收录于评测安全分类，该分类目前共有 466 个项目，GitHub 星标数为 147。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-06。MIT许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：视觉问答系统，需减少错误描述。同类可对比的替代方案包括 LLaVA、MiniGPT-4、InstructBLIP。
GitHub 星标
★ 147
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类开源模型
开发团队zjunlp
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型artificial-intelligence,decoding,doco,hallucination,hallucination-mitigation,iclr2025,large-language-models,mllm,multimodal-large-language-models,natural-language-processing
GitHub 星标★ 147
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-09-29 00:00:00
最近更新2026-09-06 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4
使用教程
核心亮点
- 无需重新训练模型，直接应用于现有 MLLM，降低使用门槛
- 动态校正解码机制，实时抑制幻觉生成，提升输出准确性
- 提供完整实验代码和评估脚本，便于复现和扩展
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
- 可能增加解码计算开销，影响推理速度
适用场景
- 视觉问答系统，需减少错误描述
- 图像自动标注，提高描述准确性
- 多模态对话机器人，增强回答可靠性
替代项目
LLaVA、MiniGPT-4、InstructBLIP
项目介绍
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