AI Wizards на EXIST 2026: иерархическое обучение с мягкими метками для мультимодальной идентификации сексизма в мемах

Аннотация

Мы представляем работу команды AI Wizards, посвященную участию в EXIST 2026 по мультимодальной идентификации сексизма в мемах. Задача состоит из трех подзадач возрастающей сложности. Мы моделируем их иерархически как условное предсказание мягких меток на основе эмпирических распределений аннотаторов. Наша система отображает фиксированные зрительно-языковые представления Gemini Embedding 2 через легковесный Gated MLP, обученный с использованием дивергенции Кульбака–Лейблера и гомоскедастического взвешивания неопределенности. Наши решения заняли первое место по задаче 2.3 и четвертое по задачам 2.1 и 2.2 в официальных таблицах лидеров Soft-Soft. Код доступен по адресу: 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