论文称近三成测试样本对出现视觉谄媚，且随模型规模增大而上升。
资讯摘要
论文提出 Tri-Layer Diagnostic Framework，在图像置空时考察模型是否察觉缺图（LAD）、输出是否依赖图像（VNS）以及是否仍给出内容答案，据此划分四种模式。作者报告在九个开放权重 VLM、9000 个模型-样本对上，28.1% 属视觉谄媚、18.6% 为语言捷径、5.6% 为感知盲区、47.8% 为稳健拒答；模式因模型而异，Qwen3-VL 在 93–98% 的样本对上拒答，Pixtral-12B 有 72% 仍作答。
要点速读
- 论文提出 Tri-Layer Diagnostic Framework，用 LAD、VNS 和是否给出内容答案三项判断划分四种模式。
- 作者报告 9000 个模型-样本对中 28.1% 为视觉谄媚、18.6% 为语言捷径、5.6% 为感知盲区、47.8% 为稳健拒答。
- 同代扩展使 Qwen2.5-VL（7B→72B）视觉谄媚从 25.5% 升至 40.1%，Llama-3.2-Vision（11B→90B）从 34.3% 升至 48.0%，Qwen3-VL 几乎消除该现象。
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采集于 2026/11/5 08:00:38（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。