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InstructBLIP
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InstructBLIP模型难以根据视觉证据可靠地确定可回答性
一篇新的研究论文分析了冻结的InstructBLIP模型（一种视觉-语言模型）中的可回答性信号。研究发现，像预测不确定性、跨模态对齐和视觉基础等常见信号，并不能可靠地指示模型是否能根据提供的图像实际回答视觉问题。即使在专门测试视觉依赖性时，模型在可回答和不可回答问题之间的区分能力也很弱。
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新的乐高基准揭示了视觉语言模型在细粒度理解方面的局限性
研究人员推出了 LEGO Co-builder，这是一个新的基准，旨在测试人工智能模型在解释多模态组装说明时的细粒度视觉语言理解能力。该基准结合了真实世界的乐高组装逻辑和程序生成场景，以评估指令遵循、物体检测和状态检测。虽然 InstructBLIP 等模型在物体检测方面取得了高性能，但 GPT-4o 和 Gemini 等先进模型在细粒度场景理解和组装状态检测方面遇到了困难，凸显了这些领域的当前局限性。