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VLM$^2$-Bench: A Closer Look at How Visual Language Models Implicitly Link Explicit Matching Visual Cues

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究评估了视觉语言模型（VLMs）在链接匹配视觉线索的能力，提出了VLM$^2$-Bench基准和9个子任务。研究发现现有模型表现不佳，GPT-4o的表现比人类低34.80%。呼吁增强模型的视觉能力以改善适应性。

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标签

VLM$^2$-Bench models vlm 模型表现 视觉能力 视觉语言模型 链接匹配
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