当视觉大模型陷入认知失调，马里兰大学构建了一个幻觉自动生成框架

马里兰大学研究团队开发了AutoHallusion框架，通过在场景图像中插入或删除特定物体，自动生成大量大模型幻觉案例。实验结果显示，GPT-4V等大模型在基准数据集上的问答准确率最高仅为66.0%，该研究有助于解决大模型幻觉问题，促进学术交流。研究成果已发表于EMNLP 2024。
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