VLM可解释性新基准发布

研究人员Joël Roman Ky等团队发布了面向视觉语言模型（VLM）可解释性的新基准。该基准提出基于Shapley交互指数的可扩展指标F_syn，用于衡量模态间的联合协同效应，并在93%保真度下实现了88倍计算速度提升。\n\n新基准评测了9种不同的可解释性AI（XAI）方法，覆盖3种VLM架构和3个基准数据集。团队已公开相关代码，以支持该多模态解释方法评测框架的复现与研究。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。