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Atomic Visual Entailment：通过原子事实分解与学习选择增强零样本视觉语言推理
Atomic Visual Entailment: Enhancing Zero-Shot Vision-Language Reasoning through Atomic Fact Decomposition and Learned Selection
AI 导读
针对零样本视觉蕴涵（VE）方法将假设作为单一整体推理的问题，研究者提出 Atomic Visual Entailment（AVE），把假设分解为原子事实，用冻结的视觉语言模型分别基于完整假设和原子事实生成候选预测，再通过学习选择得到最终结果。该方法面向零样本视觉语言推理场景，目前仍处于论文阶段。
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