複数画像推論の準備はできていますか？ VHs：Visual Haystacksベンチマークを発表！

この記事では、大規模マルチモーダルモデル（LMM）が複数の画像にわたって推論する能力を評価するために設計された新しいベンチマーク、Visual Haystacks（VHs）を紹介しています。従来のVisual Question Answering（VQA）システムの限界、つまり通常は単一画像分析に限定されている点を強調しています。この記事では、医療画像分析、森林破壊の監視、都市の変化のマッピングなどの現実世界のアプリケーションでは、視覚データのコレクションを処理および推論する能力が必要であると主張しています。VHsは、MIQA（Multi-Image Question Answering）機能を評価するための挑戦的なベンチマークを提供することにより、このギャップに対処することを目的としています。長文脈の視覚情報に焦点を当てることは、AIをAGIに進歩させるために重要です。

• •複数画像推論のためのVisual Haystacks（VHs）ベンチマークを紹介。
• •単一画像VQAシステムの限界を強調。
• •長文脈の視覚情報を処理する大規模マルチモーダルモデル（LMM）の評価に焦点を当てる。