arXiv · cs.CL· Qizhou Wang·· 7 天前AI 评分21
AnomalyJev：基于声明级验证评估图像异常解释
AnomalyJev: Towards Evaluating Image Anomaly Explanations via Claim-Level Verification
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Qizhou Wang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.27565v1
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AI 导读
研究者提出 AnomalyJev，一个无需 token 生成的轻量级框架，通过从异常解释中提取可验证声明并与真值标注比对，评估多模态大语言模型异常检测解释的忠实度与完整性。团队构建了包含 640 条解释、超 1,600 条专家评分的人工标注评测集。AnomalyJev 与人类标注者的一致性超过多数开源 MLLM judge，接近旗舰 MLLM judge，且运行时和资源消耗仅为其一小部分。
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