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以下是视觉草垛基准测试相关的文章

2025-11-21
视觉干草堆：评估大型多模态模型在处理长上下文视觉信息方面的能力人类擅长处理海量视觉信息，这对实现通用人工智能（AGI）至关重要。本文介绍了“视觉干草堆”（Visual Haystacks, VHs）基准，这是一个首个“视觉中心”的“针在干草堆中”（NIAH）测试集，旨在严格评估大型多模态模型（LMMs）处理长上下文视觉信息的能力。研究揭示了当前LMMs在视觉干扰、多图推理和信息位置敏感性方面的三大核心缺陷，并提出了创新的RAG解决方案MIRAGE以提升性能。
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2025-11-10
视觉干草堆（Visual Haystacks）：针对图像集合的更难问题的回答基准本文介绍了“视觉干草堆”（Visual Haystacks, VHs）基准，这是首个“以视觉为中心”的“大海捞针”（NIAH）测试，旨在严格评估大型多模态模型（LMMs）处理长上下文视觉信息的能力。研究发现当前LMMs在视觉干扰、多图像推理和信息位置敏感性方面存在显著缺陷。为解决这些问题，作者提出了MIRAGE，一个基于检索增强生成的（RAG）框架，并在VHs基准上取得了最先进的性能。
- 2025-11-10
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-10-21
视觉草垛（Visual Haystacks）：评估大型多模态模型处理长上下文视觉信息的新基准人类擅长处理大量视觉信息，这对实现通用人工智能至关重要。本文介绍了“视觉草垛”（Visual Haystacks, VHs）基准，这是一个“视觉中心”的“大海捞针”（NIAH）基准，旨在严格评估大型多模态模型（LMM）处理长上下文视觉信息的能力。VHs揭示了当前模型在视觉干扰、跨多图推理和位置敏感性方面的三大主要缺陷，并提出了基于RAG的解决方案MIRAGE。
- 2025-10-21
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2025-10-13
面向多图像推理，我们准备好了吗？推出视觉干草堆（VHs）基准测试！ 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2024/07/20/visual-haystacks/ 原文作者：Tsung-Han (Patrick) Wu, Giscard Biamby, Jerome Quenum, Ritwik Gupta, Jose
- 2025-10-13
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