SimpleVQA

随着多模态大语言模型（MLLM）在各个领域的应用日益广泛，一个核心问题浮出水面：我们如何信赖它们生成内容的准确性？当模型需要结合图像和文本进行问答时，其回答是否基于事实，还是仅仅是“看似合理”的幻觉？为了应对这一挑战，一个名为SimpleVQA的新型评测基准应运而生，旨在为多模态模型的事实性能力提供一个清晰、可量化的度量衡。