像GPT-4V这样的视觉-语言模型在理解和与图像和文本交互方面正在快速发展。然而，最近的一项研究揭示了它们在视觉推理上的重大限制。研究人员使用复杂的视觉难题，如智商测试中的难题，来测试这些模型，并发现它们在...

视觉语言模型（VLMs）在处理输入图像时，有时会遇到无法回答的问题。即便是最先进的VLMs，如GPT-4V，也面临这一挑战。本文提出了一个针对VLMs在面对无解问题时的基准测试，并探讨了一些可能的改进方向。研究者们通过...

PuzzleVQA是一个专为测试大型多模态模型，如GPT-4V的抽象推理能力而设计的数据集。该数据集通过一系列复杂的视觉问题和答案对，评估模型在理解和推理方面的表现。这些问题往往需要模型进行深层次的逻辑思考和抽象概...

本研究致力于提高基于多模态的GPT-4V等模型在低级视觉感知任务中的表现。大规模实验从58,000名人类受试者中收集了18,973张图像的反馈，并创建了Q-Pathway数据集，以分析其清晰度、色彩和亮度。

一项新研究揭示了多模态大型语言模型（MLLMs）如GPT-4V的一个弱点：它们难以处理特定类型的图像-文本输入，从而导致错误。CorrelationQA是一个基准测试，旨在评估MLLM在图像可能会误导或与文本相矛盾的情况下的表现...

研究人员开发了一种新的文本到3D生成模型的评估指标，解决了当前单一标准指标的局限性。这种先进的方法使用GPT-4V来创建提示并比较3D资产。它与人类偏好密切相关，并通过适应各种用户定义的标准来提供多样性。

这个项目介绍了BenchLMM，一个专门设计用于测试GPT-4V和LLaVA等大型多模态模型对各种图像样式的鲁棒性的基准。

本报告评估了GPT-4V在自主驾驶中的应用，重点关注其在场景理解、决策制定和实时响应方面的能力。GPT-4V是一种基于视觉语言模型的人工智能技术，能够自动识别和理解图像中的物体、道路、标志和其他要素，并作出相应的...