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Extending the Visual Spatial Reasoning Benchmark of Visual Large Language Models to Master Spatial Rules
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内容提要
本研究提出了一种新评估方法，解决视觉大语言模型在视觉空间推理（VSR）数据集不足的问题。改进后的模型VSRE在VSR测试集上的准确率提高超过27%，为该领域研究提供了新思路。
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关键要点
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本研究提出了一种新评估方法，解决视觉大语言模型在视觉空间推理（VSR）数据集不足的问题。
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改进后的模型VSRE在VSR测试集上的准确率提高超过27%。
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研究为视觉大语言模型的空间推理研究提供了新思路。
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通过扩展原有基准，生成了更高质量的位置数据，并改善了模型结构。
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