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arXiv Computer Science AIDescubriendo la adulación visual y las creencias divididas en VLMs
Se presenta un marco de diagnóstico de tres capas para evaluar cómo los Modelos de Lenguaje-Visión (VLMs) manejan entradas de imagen enmascaradas. El estudio clasifica las respuestas en cuatro modos, incluyendo Adulación Visual, Atajo Lingüístico, Ceguera Perceptual y Rechazo Robusto. Se encontró que el 28.1% de los modelos son de Adulación Visual, y que el escalado dentro de la generación afecta estos modos, aunque la generación más reciente tiende a eliminar la Adulación Visual.