一致性存在可计算的盲点:视觉语言图表读取中无标签可靠性的交换理论
摘要
本文提出了一种用于视觉语言图表读取中无标签可靠性的交换理论,表明基于一致性的方法存在可计算的盲点,并引入了一种通过循环重标记增强的等变一致性评分。
arXiv:2608.05675v1 公告类型:新
摘要:视觉语言模型的无标签可靠性依赖于不变性:扰动输入后,忠实读取器的答案不应改变。这存在一个已知的盲点:系统性误读能够经受住扰动并被认证为错误。我们证明这个盲点不仅是存在的,而且是可计算的:当且仅当两种操作可交换时,错误对某次编辑不可见;因此,一组编辑无法覆盖的错误构成了它们的联合中心化子,这个集合会随编辑的增加而收缩,并且可以被明确写出,而不是靠猜测。我们转而利用互补关系——等变性:编辑图表的数据后,正确答案必须按可计算量改变。两个匹配的编辑被证明对仿射读取错误是完备的;没有一组交换编辑对标签排列是完备的,而循环重标记填补了大部分差距。我们将该理论实例化为等变一致性评分(Equivariance-Consistency Score),一种无标签、无需训练的检测器,并发布了REND-EQUIV,在相同数据上配对匹配的不变性与等变性集合。预测的顺序在三个模型和一个手工标注的群体上成立,该群体的选择方式规避了唯一的一处循环性;另一种基于不变性的方法证实该盲点属于关系本身,而非任何具体实现;循环重标记在匹配的真实样本上带来了预期的增益。同样的刻画还解释了分类器蜕变测试文献中报道的该顺序反转:可检测性是关系与故障类别的联合属性,而绝不是关系单独决定的。
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# 一致性具有可计算的盲点:视觉-语言图表读取的无标签可靠性交换理论 来源:https://arxiv.org/abs/2608.05675 查看PDF(https://arxiv.org/pdf/2608.05675) > 摘要:视觉-语言模型的无标签可靠性依赖于不变性:扰动输入,忠实读者的答案不应改变。这有一个已知的盲点:系统性的误读能在扰动后存活,并被错误地认证为正确。我们证明这个盲点不仅是真实存在的,而且是可计算的:当且仅当误差与编辑可交换时,该误差对编辑不可见,因此测试套件无法触及的误差构成其联合中心化子——这一集合随编辑的增多而收缩,并且可以被明确写出而非猜测。我们转而利用互补关系——等变性:编辑图表数据后,正确答案必须按可计算量改变。两个匹配的编辑被证明对仿射读取误差是完备的;没有一组交换编辑对标签置换是完备的,而循环重标记填补了大部分差距。我们将理论实例化为等变性-一致性分数(Equivariance-Consistency Score),一种无标签、无需训练检测器,并发布REND-EQUIV,在相同数据上配对匹配的不变性与等变性集合。预测的排序在三个模型以及一个手工标注、避免了选择过程中的单一循环性的人群上成立;第二个基于不变性家族的方法确认该盲点属于关系本身,而非任何实现;循环重标记在匹配的真实样本上带来了预测的增益。同样的刻画解释了分类器蜕变测试文献中报道的该排序的逆向现象:可检测性是关系与故障类别的联合属性,绝不只是关系本身的属性。 ## 提交历史 来自:Rasul Khanbayov \[查看电子邮件](https://arxiv.org/show-email/0cfff27e/2608.05675)\] **\[v1\]** 2026年8月6日星期四 07:14:58 UTC(266 KB)
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