视觉大模型 / VLM

VOILA: Value-of-Information Guided Fidelity Selection for Cost-Aware Multimodal Question Answering

VOILA：基于信息价值的保真度选择框架用于成本感知的多模态问答

Rahul Atul Bhope, K. R. Jayaram, Vinod Muthusamy, Ritesh Kumar, Vatche Isahagian, Nalini Venkatasubramanian

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 VOILA通过基于信息价值的自适应保真度选择，在多模态问答中实现成本优化与高精度的平衡。

V2P-Bench: Evaluating Video-Language Understanding with Visual Prompts for Better Human-Model Interaction

V2P-Bench: 通过视觉提示评估视频语言理解以提升人机交互

Yiming Zhao, Yu Zeng, Yukun Qi, YaoYang Liu, Xikun Bao, Lin Chen, Zehui Chen, Qing Miao, Chenxi Liu, Jie Zhao, Feng Zhao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI；VLM(comments)

AI总结 V2P-Bench通过视觉提示评估视频语言理解，提升人机交互效率与体验，揭示模型在时空理解上的不足及Hack现象。

Comments Project Page: https://vlm-reasoning.github.io/V2P-Bench/