ECCBench提出三轴评估视觉模型记忆

2026年10月，研究者发布ECCBench基准，旨在超越单一准确率维度评估视觉语言模型的记忆能力。该基准通过效率、压缩与校准（ECC）三轴构建评估协议：效率衡量基于内存回答所需的计算量（FLOPs）；压缩检验可压缩输入的记忆准确性；校准评估模型在不确定性下的弃权能力。实验结果显示，预训练视觉模型在文本压缩记忆方面有效，但在视频任务中表现无效且校准较差。此外，非Transformer架构在压缩与校准的权衡表现上优于RoPE Transformer，提示其可作为长周期智能体的有效组件。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。