Self-Improving VLM Judges Without Human Annotations
无需人工标注的自改进VLM评判模型
机构 * FAIR at Meta(Meta 的 FAIR) ; University of Washington(华盛顿大学)
专题命中 幻觉与鲁棒性 :VLM(title,abstract);vision-language model(abstract);分类 cs.CV
AI总结 无需人工标注,通过自训练提升VLM评判模型的准确性和多维度表现
AI 大模型
视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。
无需人工标注的自改进VLM评判模型
机构 * FAIR at Meta(Meta 的 FAIR) ; University of Washington(华盛顿大学)
专题命中 幻觉与鲁棒性 :VLM(title,abstract);vision-language model(abstract);分类 cs.CV
AI总结 无需人工标注,通过自训练提升VLM评判模型的准确性和多维度表现
IS-Bench:评估由视觉语言模型驱动的具身智能体在日常家务任务中的交互安全性
机构 * Xiaoya Lu 1, 2(某大学) ; Zeren Chen 2, 3(某大学) ; Xuhao Hu 2, 4(某大学) ; Yijin Zhou 2(某大学) ; Weichen Zhang 2(某大学) ; Dongrui Liu 2(某大学) ; Lu Sheng 3(某研究所) ; Jing Shao 2(某研究所)
专题命中 幻觉与鲁棒性 :VLM(title,abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG
AI总结 IS-Bench通过多模态基准评估视觉语言模型驱动的具身智能体在日常家务任务中的交互安全性,揭示现有智能体缺乏安全意识的问题。