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Razonamiento basado en conceptos con localización impulsada por prompts para generación de informes estructurados
Se propone el marco CORAL para mejorar la generación de informes médicos mediante un proceso de razonamiento basado en conceptos con localización. Este marco integra la fundamentación espacial y la supervisión a nivel de concepto para lograr una mejor alineación con los procesos de decisión clínica. Los experimentos demuestran mejoras en la precisión diagnóstica y la calidad del informe en comparación con otros modelos MLLM.
Reconstrucción como Evaluación Espacial: Diagnostizando la Inteligencia Espacial entre Múltiples Vistas en Modelos de Lenguaje-Visión Grandes
Se presenta RECONSPATIAL, un punto de referencia para evaluar la inteligencia espacial de los modelos de lenguaje-visión (LVLM) mediante la reconstrucción 3D de escenas multi-vista. Se investiga la brecha entre la estructura relativa de la escena y la precisión métrica de la reconstrucción. Los resultados indican que la consistencia relacional no asegura la exactitud métrica, limitando el éxito de la navegación.