语言为视觉任务性能的指定与评估提供了一种自然的交互接口。要实现这一潜力，视觉语言模型（VLMs）必须成功融合视觉信息与语言信息。本研究将视觉语言模型与其视觉编码器的直接输出结果进行对比，以此探究模型在跨模态信息融合方面的能力。在一系列以视觉为核心的基准任务（如深度估计、特征匹配）中，我们发现视觉语言模型的表现远逊于其视觉编码器，性能甚至降至接近随机猜测的水平。我们通过对视觉语言模型的整体展开一系列分析，探究上述实验结果的成因，具体分析维度包括：1）视觉表征的退化问题；2）模型对任务提示词的鲁棒性不足；
【大模型Agent】Refly工作流加无限画布
【大模型Agent】Refly工作流加无限画布语言为视觉任务性能的指定与评估提供了一种自然的交互接口 要实现这一潜力 视觉语言模型 VLMs 必须成功融合视觉信息与语言信息 本研究将视觉语言模型与其视觉编码器的直接输出结果进行对比 以此探究模型在跨模态信息融合方面的能力 在一系列以视觉为核心的基准任务 如深度估计 特征匹配 中 我们发现视觉语言模型的表现远逊于其视觉编码器 性能甚至降至接近随机猜测的水平
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