研究人员推出了RefBench-PRO,这是一个旨在评估多模态大型语言模型(MLLM)在指代表达理解(REC)方面的感知和推理能力的新基准。该基准将REC分解为感知和推理维度,涵盖六项具有挑战性的任务,解决了现有基准主要关注感知能力的局限性。还开发了一个新颖的自动化数据生成管道和一个名为Ref-R1的基于强化学习的学习方案,以提高定位精度并为REC提供更强的基线。 AI
影响 该基准有望实现对多模态模型更鲁棒的评估,推动视觉-语言理解的进步。
排序理由 该条目是一篇学术论文,详细介绍了一个新的AI模型评估基准和方法。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- alphaXiv
- arXiv
- CatalyzeX
- DagsHub
- Dynamic IoU-based GRPO
- Gotit.pub
- Hao Li
- Hugging Face
- Multi-modal Large Language Model
- RefBench-PRO
- Referring Expression Comprehension
- Ref-R1
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