ShadowBench测试模型影子物理判断
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ShadowBench测试模型影子物理判断
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AI 综述
HirokatuKataoku等论文作者发布ShadowBench基准，测试视觉语言模型能否判断场景与影子的物理一致性。结果显示，模型整体接近随机猜测，仅Gemini-3.1-pro以63%略高于50%的随机水平，明显低于人类的91%。 该基准使用真实照片构造正确影子、无影子和人工标注错误方向三种状态，从三个维度评估模型对投影阴影的理解，相关论文《Where Did the Light Come From?》被WACV 2027接收。
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最新进展10月28日 21:42
ShadowBench 基准：VLM 判断影子物理一致性几乎全靠猜报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI HuntShadowBench 基准：VLM 判断影子物理一致性几乎全靠猜
ShadowBench 基准显示，视觉语言模型在判断影子与场景的物理一致性上几乎跌至随机水平，仅 Gemini-3.1-pro 略超随机（63% 对随机 50%），远低于人类的 91%。
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