视觉大模型 / VLM

PPE-Bench: A Benchmark for Evaluating MLLM Unlearning under Private-Public Entanglement

PPE-Bench：用于评估公私纠缠下MLLM遗忘能力的基准测试

Xianren Zhang, Delvin Ce Zhang, Dongwon Lee, Suhang Wang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

专题命中 其他VLM ：MLLM(title,title_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究针对现有MLLM遗忘基准测试的局限性，提出PPE-Bench基准测试，包含公私纠缠图像，引入两种方法在遗忘中保护公共信息，实验发现现有方法能减少隐私泄露，但常损害相邻公共信息。

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AesCanvas: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Aesthetic Critique and Contextual Suitability

AesCanvas：用于美学评论与情境适配性的大规模数据集和基准

Xuanwei Hu, Haoyu Dong, Kejun Wu, Tianyi Liu, Jianjun Gao

机构 * School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息与通信学院） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院） 纠错

专题命中 其他VLM ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究针对现有图像美学评估基准的不足，构建含两个互补组件的AesCanvas数据集与基准，评估不同类型MLLMs，发现评论生成与情境敏感判断存在差距，确立文化情境化适配性为美学建模新目标。

Comments 10 pages, 4 figures, 6 tables. Supplementary material included