多模态大模型

Same Words, Different Judgments: How Preferences Vary Across Modalities

相同词语，不同判断：偏好如何在不同模态间变化

Aaron Broukhim, Nadir Weibel, Eshin Jolly

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Department of Psychology（心理学系） 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了文本与语音模态在偏好标注中的差异，发现需9名评阅者才能达到较高一致性，且语音评阅者在决策阈值、长度偏差和用户导向标准上存在显著差异，合成评分可有效预测评阅者一致性，强调音频偏好数据评估需模态特定设计。

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VideoASMR-Bench: Can AI-Generated ASMR Videos Fool VLMs and Humans?

VideoASMR-Bench: AI生成的ASMR视频能否欺骗视觉语言模型和人类？

Jiaqi Wang, Weijia Wu, Yi Zhan, Rui Zhao, Ming Hu, James Cheng, Wei Liu, Philip Torr, Kevin Qinghong Lin

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Video Rebirth ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：audio-visual(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VideoASMR-Bench通过细粒度音频视觉感知和感官沉浸性评估AI生成ASMR视频的检测能力，揭示了当前VLMs在识别AI生成ASMR视频上的不足以及VGMs生成逼真ASMR视频的能力。

Comments Code is at https://github.com/video-reality-test/video-reality-test, page is at https://video-reality-test.github.io/