浙大研究团队攻克多模态模型局限：先优化置信度后精准分配算力
多模态大模型的自信心有多强？一项由浙江大学、阿里巴巴、香港城市大学及密歇根大学的研究团队进行的实验表明：当图像逐渐变得模糊，直至几乎无法辨认时，研究者持续监测模型的准确率与置信度的变化情况。实验结果显示，准确率急剧下降，而置信度基本保持不变。这意味着，即使图像变得模糊，模型仍然会以很高的置信度给出答案。这种“盲目自信”的倾向，正是多模态大模型在复杂视觉推理中产生幻觉和误判的主要原因之一。为了解决这
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