该论文介绍了一种新的上下文学习机制，In-Image Learning（I²L），通过将示范示例、视觉线索和指令结合到一张图像中，增强了GPT-4V的能力。实验测试了I²L在复杂多模态推理任务中的有效性以及对语言幻觉和视觉错觉的缓解作用，并探讨了图像分辨率、示范示例数量和位置对I²L有效性的影响。

该论文介绍了一种新的上下文学习机制In-Image Learning（I²L），通过将示范示例、视觉线索和指令结合到一张图像中，增强了GPT-4V的能力。实验测试了I²L在复杂多模态推理任务中的有效性以及对语言幻觉和视觉错觉的缓解作用，并探讨了图像分辨率、示范示例数量和位置对I²L有效性的影响。

该论文介绍了一种新的上下文学习机制，In-Image Learning（I²L），通过将示范示例、视觉线索和指令结合到一张图像中，增强了GPT-4V的能力。实验结果表明，I²L在复杂多模态推理任务中有效，并对语言幻觉和视觉错觉有缓解作用。