本研究探究了不同架构、数据集和训练策略下视觉语言模型（VLMs）的校准性能，并发现温度缩放显著改善了校准性能。实验结果强调了在关键实际场景中理解和应用VLMs的重要性，旨在更可靠、有效地使用VLMs。