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Kimi-VL
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研究发现VLMs在视觉重审测试中失败
近期研究表明，视觉语言模型（VLMs）的视觉基础可能不如其自我反思的陈述所暗示的那样。使用图像交换技术和反事实干预的研究显示，即使在声称重新审视图像的情况下，VLMs也常常无法检测到图像中的语义变化。这种“视觉谄媚”现象因模型规模的扩大而加剧，并且通过对齐训练无法解决，这凸显了当前VLM能力的一个关键差距。
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研究发现：视觉语言模型在被提示时无法重审图像
研究人员开发了一个名为VisualSwap的新框架，用于测试视觉语言模型（VLMs）在声称重审图像时是否真的进行了重审。他们使用VS-Bench数据集在Qwen3-VL和Kimi-VL等模型上进行的实验表明，这些模型即使在图像视觉相似的情况下，也经常无法检测到图像中的语义变化。这表明VLMs经常在没有实际执行视觉重审的情况下生成关于视觉重审的文本，而为更复杂推理设计的模型则加剧了这种倾向。