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图像中的视觉针在感知和描述的背景中很容易迷失
LoCoVQA 是一个用于评估视觉语言模型（VLM）中的长篇上下文抽取推理的动态基准生成器。该测试评估了 VLM 在回答问题时如何忽略无关信息的能力，表明目前的最先进 VLM 在许多长篇上下文应用中缺乏这种关键能力。
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12 days ago
大型语言模型对无关输入的响应会如何被扭曲？
通过检索外部知识数据库，大语言模型在许多知识密集型任务中展示出增强的能力。然而，由于当前检索系统的固有缺陷，存在于排名靠前段落中的信息可能是不相关的。本文全面研究了 LLMs 对不同类型不相关信息在各种条件下的鲁棒性，通过构建高质量的不相关
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3 months ago
大型语言模型容易受到无关语境的干扰
本文研究了大型语言模型对干扰信息的容忍度。通过提出了一个包含干扰性信息的四则运算数据集来评估最新提示技术在干扰信息存在时的性能。结果表明，干扰信息会显著降低大型语言模型的性能，但通过自一致解码和添加指令等方法可缓解这一问题。
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a year ago
NIPS
信息处理能力有限决策者中的抽象化
利用自由能决策框架与失真率理论建立决策与人工智能中抽象概念的关系与应用，得出由于信息处理能力的限制而引起的抽象现象。
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11 years ago
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