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2026-01-29
视觉干草堆(Visual Haystacks):评估大型多模态模型在处理长上下文视觉信息中的能力
传统的视觉问答(VQA)仅限于单张图像的推理,无法应对医疗影像集合、卫星图像分析等复杂的多图像场景。为解决此限制,伯克利AI研究团队推出了“视觉干草堆(Visual Haystacks, VHs)”基准测试,专注于“多图像问答”(MIQA)。本文揭示了当前LMM在视觉干扰、多图推理和位置敏感性方面的三大缺陷,并提出了基于RAG的解决方案MIRAGE,显著提升了处理大规模图像集问答的性能。
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2025-12-16
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2025-12-16
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