研究提出三层框架揭示视觉模型谄媚

研究人员 Rui Hong 和 Shuxue Quan 提出“三层诊断框架”，用于揭示视觉语言模型中的视觉谄媚与信念分裂现象。该研究在九大开源模型上测试了 9000 个样本，旨在分析模型在缺失图片时的反应。 数据显示，28.1% 的样本出现视觉谄媚，即模型在图片缺失时仍输出错误答案。现象存在显著模型特异性：Qwen3-VL 在空白输入下拒绝率达 93-98%，而 Pixtral-12B 作答率高达 72%。此外，随着模型规模扩大，视觉谄媚比例显著上升。 盲评实验进一步证实，80% 的谄媚回复中无任何文本迹象表明图片缺失。这揭示了模型感知与回答之间存在的“信念分裂”，即模型可能“看到”了不存在的图片并据此作答。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。