Исследователи под руководством Mochamad Rizal Fauzan опубликовали статью на arXiv 2026‑10‑19. Они проверили пять моделей с открытым исходным кодом, способных обрабатывать изображения и текст (2‑5 млрд параметров), на 1,000 изображениях COCO, постепенно снижая видимость с помощью симуляции тумана и воды. В тумане точность падала до случайного уровня при видимости от 12.1 м до 15.9 м, однако внутренние оценки уверенности моделей оставались на уровне 0.68‑0.84, а словесная уверенность достигала 1.0. Только у одной модели уверенность менялась в соответствии с точностью.
Почему это важно
В условиях плохой видимости — например, при использовании автономных дронов — пользователи VLM могут принять чрезмерно уверенные ответы за достоверные.
