实时追踪科研动态丨MetaAI新方法改善LLMs在多语言生成和评估任务中的表现，10.24精选新论文

AI驱动的科研工具与新论文挑战：提升效率与深度理解

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于 2023-10-25 15:34:46 发布 · 260 阅读

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#人工智能 #计算机视觉 #ai #LLM #语言模型 #Meta AI

文章讲述了科研人员面临的文献检索挑战，AMinerAI提供一站式解决方案。新论文如HallusionBench和DEsignBench评估AI在图像推理和视觉设计中的表现，GPT-4在放射学和Excel操作中的进步与局限。此外，还介绍了知识定位和编辑技术的发展，以及评估模型性能的新方法Branch-Solve-Merge。

作为科研人员，每天需要检索和浏览大量的学术文献，以获取最新的科技进展和研究成果。

然而，传统的检索和阅读方式已经无法满足科研人的需求。

AMiner AI，一款集检索、阅读、知识问答于一体的文献知识工具。帮助你快提高检索、阅读论文效率，获取最新领域研究动态，让科研工作更加游刃有余。

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如果想要对某篇论文进行深入对话，可以直接复制论文链接到浏览器上或者直达AMiner AI页面：https://www.aminer.cn/chat/g/explain

2023年10月24日精选新论文列表：

1.HallusionBench: You See What You Think? Or You Think What You See? An Image-Context Reasoning Benchmark Challenging for GPT-4V(ision), LLaVA-1.5, and Other Multi-modality Models

论文介绍了 HallusionBench，一个用于评估图像推理任务的基准测试。HallusionBench 挑战了 GPT-4V(ision)、LLaVA-1.5 等最先进的视觉语言模型（VLMs）。VLMs 在图像推理任务中取得了显著的进步，但它们中的语言先验可能会产生双重影响：忽略图像上下文，仅依赖（甚至矛盾的）语言先验进行推理。与此同时，VLMs 中的视觉模块可能比 LLMs 弱，导致误导性的视觉表示，进而被 LLMs 翻译成自信的错误。为了研究这两种 VLM 错误，即语言幻觉和视觉错觉，作者创建了 HallusionBench。论文提供了 HallusionBench 中的示例详细分析，揭示了 VLMs 的错觉或幻觉以