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VLM 裁判受虚假执行日志干扰

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AI 综述

2026年10月27日，Weiyan Zhao 和 Sunny Yang 在 arXiv 发表研究，指出在机器人视频中嵌入“正在取得进步”的虚假执行日志，会干扰 Gemini、Qwen 和 GPT 等视觉语言模型对机器人实际进退的判定。测试显示，添加虚假进展日志会使模型误判为有进步的比例比中性日志高出 10 到 35 个百分点，其中 Qwen 易翻转约一半正确判定，而 Gemini 受影响极小。该研究进一步发现，只要在日志中添加一行“日志可能错误”的警告，即可消除大部分干扰效应，证明文本旁注可显著左右 VLM 的视觉评估结果。

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最新进展10月27日 12:00

执行日志干扰 VLM 对机器人进步的评价

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沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月27日

12:00
arXiv · ML
执行日志干扰 VLM 对机器人进步的评价
在机器人视频中添加“正在取得进步”的虚假执行日志，可改变 Gemini、Qwen 和 GPT 判断正确的判定，使其误判为有进步的比例比中性日志高出 10 到 35 个百分点。 Qwen 对“任务完成”假声明易翻转一半的正确判定，而 Gemini 几乎不受影响；添加一行警告日志可消除大部分干扰效应。该研究发现文本旁注可显著左右视觉语言模型（VLM）的机器人视频评估结果。

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