PVFH-Bench：视觉语言模型前提诱导视觉固着幻觉基准
原文标题：PVFH-Bench: Benchmarking Premise-Induced Visual Fixation Hallucinations in Vision-Language Models
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研究者提出 PVFH-Bench 基准，用于评测视觉语言模型（LVLM）中一种新的失败模式——前提诱导视觉固着幻觉（PVFH）：模型被视觉上易混淆的证据锚定，接受错误的文本前提，进而描述并不存在但视觉上合理的物体。在 10 个最先进 LVLM 上的实验显示所有模型都高度易受影响，且显式思维链推理反而会加剧该幻觉。
- 问题
- 视觉语言模型会接受错误文本前提，描述并不存在但视觉上合理的物体。
- 方法
- 提出PVFH-Bench，自动构造视觉易混淆但缺失的目标，并设诊断子集追踪从物体识别到固着幻觉的过程。
- 结果
- 10个最先进LVLM全部高度易感，显式思维链反而加剧幻觉。
- 影响
- 做多模态问答或具身智能的团队需警惕提示中的错误前提，且不能默认CoT能提升可靠性。
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