推理视觉语言模型在测试时计算量上是否反向扩展？一项以干扰项为中心的实证分析

本文对推理视觉语言模型进行了实证分析，重点关注测试时计算量与性能之间的关系。以干扰项为中心的方法表明，重点在于模型在评估过程中如何处理无关信息。标题暗示了对这些模型在计算资源方面的扩展特性的调查。