# कोहरे में धुंधली नज़र के बावजूद VLMs का भरोसा कायम

> arXiv के एक नए अध्ययन में पाया गया कि पाँच छोटे VLMs का भरोसा ऊँचा बना रहा, जबकि कोहरे में 12‑16 m दृश्यता पर उनकी सटीकता महज़ संयोग के स्तर तक गिर गई।

Oossa · 2026-10-19 · https://oossa.com/hi/vision-language-models-stay-confident-even-when-fog-makes-them-blind

Mochamad Rizal Fauzan के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने 2026‑10‑19 को arXiv पर एक शोधपत्र पोस्ट किया। उन्होंने पाँच ओपन-सोर्स विज़न-लैंग्वेज मॉडल (2‑5 billion parameters) को 1,000 COCO छवियों पर परखा। इसके लिए सिम्युलेटेड कोहरे और पानी के जरिए दृश्यता धीरे-धीरे घटाई गई। कोहरे में 12.1 m से 15.9 m के बीच दृश्यता पर सटीकता महज़ संयोग के स्तर तक गिर गई, लेकिन मॉडल फिर भी 0.68‑0.84 के आंतरिक भरोसा स्कोर और 1.0 तक का मौखिक भरोसा जताते रहे। केवल एक मॉडल का भरोसा उसकी सटीकता के साथ घटता-बढ़ता दिखा।

## तथ्य

- 1,000 COCO दृश्यों पर 2‑5 B parameters वाले पाँच VLMs का परीक्षण
- कोहरे में आधी सटीकता वाली दृश्यता (V_acc): 12.1‑15.9 m

## यह क्यों मायने रखता है

स्वायत्त ड्रोन जैसे कम दृश्यता वाले माहौल में VLMs का इस्तेमाल करने वाले लोग उनके ज़रूरत से ज़्यादा आत्मविश्वास भरे जवाबों से गुमराह हो सकते हैं।

## स्रोत और संदर्भ

1. [How Murky Before a VLM Knows It Cannot See? Accuracy, Confidence and Abstention on a Physical Visibility Axis](https://arxiv.org/abs/2610.22981) – arXiv cs.CV, 2026-10-19

अंतिम अपडेट: 2026-10-19