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Cross-Lingual Text-Rich Visual Understanding: An Information Theory Perspective
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究评估了大型视觉语言模型在处理跨语言文本丰富图像时的表现差距，提出了XT-VQA基准测试模型能力，并通过MVCL-MI方法优化了视觉与文本的跨语言互信息对齐，提升了跨语言理解能力，具有重要应用价值。
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关键要点
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本研究评估了大型视觉语言模型在处理跨语言文本丰富图像时的表现差距。
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提出了XT-VQA基准测试模型能力，以测试模型在图像文本与问题语言不一致情况下的表现。
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通过引入MVCL-MI方法，优化了视觉与文本的跨语言互信息对齐。
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该方法有效减小了模型的性能差距，提升了跨语言理解能力。
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研究结果具有重要的实际应用价值。
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