一、前言大家好，这里是白泽。随着Go语言在云原生领域大放异彩，开发者逐渐将目光转移到了这门语言上，而容器则是云原生时代最核心的载体。《WoodpeckerCI设计分析》系列文章将分析开源CI引擎Woodpecker的架构设计，探究Go协程是如何支持由Workflow定义的大量Task的频繁创建和调度。而Task的一切活动都将在容器内进行。因此这个系列的文章也是帮助你开拓Go云原生领域编程的一柄利剑。这是《WoodpeckerCI设计分析》系列的第一篇文章，主要讲解Woodpecker的整体架构设计和体验部署使用，后续文章将讲解核心组件源码设计，并从0开始仿写Woodpecker核心组件，欢迎追

视觉幻觉是常见于多模态大语言模型（MultimodalLargeLanguageModels,MLLMs）的一个典型问题。简单来说就是：模型输出的描述与图片内容不相符。下图中体现了两种幻觉，红色部分错误地描述了狗的颜色（属性幻觉），蓝色部分描述了图中实际不存在的事物（目标幻觉）。幻觉对模型的可靠性产生了显著的负面影响，因此引起了许多研究者的重视。以往的方法主要集中在MLLM本身，通过在训练数据以及架构上进行改进，以重新微调的方式训练一个新的MLLM。然而，这种方式会造成较大的数据构建和训练开销，且较难推广到各种已有的MLLMs。近日，来自中科大等机构的研究者们提出了一种免训练的即插即用的通用架