视觉语言模型在连接组学校对中的基准测试

Yicong Li等作者发布基准测试研究，评估视觉语言模型在连接组学电子显微镜图像校对中的表现。突触校对（存在性与极性）测试了19个开源和2个闭源模型，神经元校对（分裂错误与合并错误）测试了3个开源和2个闭源模型。多数模型零样本表现仅相当于随机水平，少量示例主要帮助闭源和最大的开源模型。 在数千个标签上做LoRA微调后，开源模型达到专家模型水平，且在未见物种上识别合并错误时优于专家模型。作者称项目将在论文录用后公开。

AI 根据报道生成 · 52 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。