ACL 2026 论文提出两项指标，判断 VLM 解释是否可信
BrihiJ · x · 2026-07-27
这篇 ACL 2026 论文讨论一个很实际的问题：VLM 的解释经常听起来很像那么回事，但答案本身可能是错的，用户不能只凭“解释质量高”就相信模型预测。
论文提出两项面向 VLM 的解释质量指标：
- Visual Fidelity：解释是否忠实于图像内容；
- Contrastiveness：解释是否真正排除了其他可能答案。
配图还对比了现有一些解释指标，指出它们即使分数不错，也未必能反映 VLM 的真实准确性。作者希望借助这两个新指标，让用户更容易判断一条 VLM 预测到底该不该信。
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