arXiv · cs.AI· Chufan Shi, Cheng Yang, Tiannuo Yang, Isadora White, Yiwei Chen, Taylor Berg-Kirkpatrick, Xuezhe Ma·· 2 天前
统一多模态模型提出 Draw-or-Decline 基准与 VisTA 拒答训练方法
Visual Abstention in Unified Multimodal Models
arXiv:2610.07887v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Chufan Shi, Cheng Yang, Tiannuo Yang, Isadora White, Yiwei Chen, Taylor Berg-Kirkpatrick, Xuezhe Ma
研究任务与主要进展
研究提出 Draw-or-Decline 基准，用于评估统一多模态模型完成可行视觉编辑和拒绝不可行请求的能力，并提出 VisTA 训练方法。基于论文摘要，VisTA-BAGEL 在无需提醒的情况下拒绝 93.0% 的不可行请求、误拒 0.8% 的可行请求，同时完成 74.3% 的可行编辑；但当前证据仅来自论文摘要和所给实验设置。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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