Magos de IA en EXIST 2026: Aprendizaje Jerárquico de Etiquetas Suaves para la Identificación Multimodal de Sexismo en Memes

Resumen

Presentamos la propuesta de AI Wizards para EXIST 2026 en la identificación multimodal de sexismo en memes. La tarea consta de tres subtareas de dificultad creciente, que modelamos jerárquicamente como predicción condicional de etiquetas suaves sobre distribuciones empíricas de anotadores. Nuestro sistema mapea representaciones fijas de visión-lenguaje Gemini Embedding 2 a través de un MLP con compuertas ligero entrenado con divergencia KL y ponderación de incertidumbre homocedástica. Nuestras propuestas ocuparon el primer lugar en la Tarea 2.3 y el cuarto lugar en las Tareas 2.1 y 2.2 en las tablas de clasificación oficiales Soft-Soft. El código está disponible en https://github.com/NLP-AI-Wizards/EXIST-2026

English

We present the AI Wizards submission to EXIST 2026 for multimodal sexism identification in memes. The task is composed of three, increasingly harder subtasks. We model them hierarchically as conditional soft-label prediction over empirical annotator distributions. Our system maps fixed Gemini Embedding 2 vision-language representations through a lightweight Gated MLP trained with KL divergence and homoscedastic uncertainty weighting. Our submissions ranked first on Task 2.3 and fourth on Tasks 2.1 and 2.2 on the official Soft-Soft leaderboards. The code is available at https://github.com/NLP-AI-Wizards/EXIST-2026