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Haozhe Wang
Haozhe Wang
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新的“Starve to Perceive”方法训练视觉语言模型主动观察
研究人员引入了一种名为“Starve to Perceive”的新训练范式，以解决视觉语言模型（VLMs）中的“懒惰感知”问题。当VLMs能够利用粗略的视觉输入和语言先验知识获得中等准确率时，就会出现这种现象，导致它们避免学习主动感知策略，如缩放或裁剪。“Starve to Perceive”方法限制了模型可用的视觉带宽，迫使其通过进行多次观察来完成任务，从而进行主动感知。这种方法无需架构更改或辅助损失，在各种基准测试中平均相对提高了…
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新方法解决多模态LLM裁判的偏见问题
研究人员正在开发新方法，以提高多模态大型语言模型（MLLMs）作为裁判时的可靠性。一篇论文介绍了一个框架，通过独立于推理结果奖励感知保真度来区分“看错”（感知错误）和“想错”（推理错误）。另一篇论文通过创建扰动响应数据集并使用奖励建模来训练更具依据和一致性的评估者，来解决MLLMs偏好似是而非的叙述而非感知上正确的答案的“感知判断偏差”问题。