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星际流动

VLM 的推理能力到底稳不稳?基于神经符号的调查

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学术前沿 7.0 分 — 直接测试 VLM 推理在分布偏移下的表现
原文: cs.LG updates on arXiv.org

评分 7.0 · 来源:cs.LG updates on arXiv.org · 发布于 2026-03-26

评分依据:直接测试 VLM 推理在分布偏移下的表现

要点

VLM 在协变量偏移下推理脆弱。微调模型面对感知输入分布变化时表现不佳,即使预测规则不变。

🤖 AI 点评

稍微改变图像风格就推理崩溃——对自动驾驶、医学影像等 VLM 应用是重要警示。


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