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Niaz Mohaiman Abtahi
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研究发现：视觉语言模型难以识别阿拉伯书法
一篇新发表在arXiv上的研究论文评估了12种视觉语言模型（VLMs）在识别阿拉伯书法这一具有文化意义的视觉领域上的表现。研究发现，即使是表现最好的模型也遇到了困难，闭源API模型的最高准确率仅为60.9%，开源模型为47.2%。发现的一个主要问题是“默认标签崩溃”，即模型不成比例地预测一种书法风格，如Thuluth，而不考虑实际图像内容。提示策略显示结果好坏参半，有时会提高准确率，但通常只是转移了默认预测，而不是消除它，这凸显了当前…
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新基准测试 VLM 在古兰经引文验证方面的准确性
研究人员开发了 Visual Sanad，这是一个旨在测试视觉语言模型 (VLM) 在验证古兰经引文方面的准确性的新基准。该基准包含在各种视觉条件下的 2,400 张渲染图像，以评估 VLM 在处理不正确的经文归属方面的能力。初步测试显示存在显著的性能差距，API 服务的 VLM 通常比开源模型表现更好，而开源模型经常默认接受引文，而不考虑其准确性。虽然去偏见提示可以提供帮助，但它并未完全解决 VLM 在没有强大验证能力的情况下将宗教…