研究：熵视图选择在VLM测试时适应中近随机

1. 13:00
   arXiv cs.AI

   基于熵的视图选择看不到什么：视觉语言模型测试时适应的审计研究

   研究发现，视觉语言模型测试时适应中，视图选择而非梯度更新贡献了几乎全部准确率增益；但当预测错误时，基于熵的视图选择排序正确视图的能力与随机猜测相当，仅恢复oracle约二十分之一的准确率。该局限在两种图像编码器下均成立，原因是熵只衡量置信度而不反映视图支持哪个类别。作者利用增强流程中已有的信号——每个裁剪保留原图的比例——进行排序，在15个基准数据集中的14个上优于熵方法。

趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。