arXiv ID:
2601.21662
arXiv 提交日期: 2026-01-29
基于黎曼流匹配的预训练视觉语言模型认知不确定性量化 / Epistemic Uncertainty Quantification for Pre-trained VLMs via Riemannian Flow Matching
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种名为REPVLM的新方法,它通过黎曼流匹配技术来量化视觉语言模型在预测时的认知不确定性(即模型对自身知识盲区的认知),实验表明该方法能近乎完美地反映预测错误,并可用于识别未知数据和自动化数据筛选。