如何确定黑箱视觉语言模型的首选图像分布?

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研究者提出了一种渐进式流水线和基准测试SPEC来评估视觉语言模型在细粒度的视觉语言概念理解方面的能力。发现四个领先的模型在SPEC上表现接近随机猜测,揭示了局限性。研究者提出了一种简单有效的方法来优化模型的性能,并在其他基准测试上验证了方法的可迁移性。

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