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实体 Sajjad Ghiasvand

Sajjad Ghiasvand

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  1. RESEARCH · CL_117345 ·

    研究发现，MLLMs在美学评论风格上难以匹敌人类

    一篇新的研究论文探讨了多模态大语言模型（MLLMs）生成美学评论的能力，并将其输出与人类评估进行比较。该研究利用Reddit照片评论数据集，在各种提示条件下评估了五个开放权重MLLMs。研究结果表明，虽然MLLMs可以生成全面的评论，但其风格与人类评估存在显著差异，通常更冗长、选择性更差，这对当前的评估指标提出了挑战。