SAGE：多模态语义对齐基准与 GAR 推理框架
原文标题：SAGE: Sense-Aligned Multimodal Grounding Evaluation with Gloss-Augmented Reasoning
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arXiv 新论文提出 SAGE，一个统一的 10 候选图像选择基准，将 VWSD、VerSe、WikiDiverse 三个任务重构为以术语为中心的评测协议，覆盖名词、动词与实体三类指代落地。论文同时提出免训练的 Gloss-Augmented Reasoning（GAR）框架，结合定义落地与约束引导的语义验证。实验显示在 Gemma3-12B 上两种信号结合后 Hits@1 从 65.90 提升至 71.22，但也表明强 VWSD 表现并不能均匀迁移到其他落地场景。
- 问题
- 多模态语义落地评测分散，且强 VWSD 表现未必能迁移到其他落地场景。
- 方法
- 将 VWSD、VerSe、WikiDiverse 统一为 10 候选图像选择的术语中心基准，并提出免训练的 GAR 框架，结合定义落地与约束引导验证。
- 结果
- 在 Gemma3-12B 上，两种信号结合后 Hits@1 从 65.90 提升至 71.22。
- 影响
- 提供统一的多模态语义对齐评测口径，并提示工程师不能把单一任务的调优结论直接外推到其他落地场景。
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