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Detectar memes ofensivos de forma automática se ha convertido en un reto clave para la moderación de contenidos en entornos digitales. Los modelos de lenguaje y visión más avanzados (VLM) suelen mostrar resultados prometedores en benchmarks tradicionales, pero estudios recientes evidencian una brecha alarmante: cuando se enfrentan a muestras diseñadas para medir su capacidad real de razonamiento multimodal, su rendimiento cae a niveles casi aleatorios. Este fenómeno ocurre porque muchos conjuntos de datos de evaluación mezclan las características retóricas del odio con las propias del grupo atacado, impidiendo una evaluación causal de las vulnerabilidades del modelo. Para superar esta limitación, la investigación propone FBHM, un benchmark funcional que organiza los memes según dos ejes ortogonales: 25 funciones retóricas distintas y 10 comunidades objetivo, sumando 5.000 memes. Al evaluar los VLM más punteros, se confirma que estos sistemas explotan heurísticas específicas del conjunto de datos en lugar de realizar un razonamiento multimodal robusto. Como solución eficiente, se introduce LSV (vectores de dirección aprendibles), una estrategia que con apenas 500 muestras de ajuste (50 memes base) logra mejorar hasta 30 puntos de Macro-F1 en FBHM, sin degradar el rendimiento en los dominios fuente.
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