原文摘要

最顶级的大模型们，几乎全军覆没

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进一步信息揣测

• 大模型视觉处理的本质缺陷：顶级AI模型（如Grok4、OpenAI o3等）并非真正“看”图像，而是依赖记忆中的常识进行推理。遇到反常识图像（如六根手指）时，会强制匹配记忆中的“五根手指”模式，导致集体误判。
• 刻板印象盲区的系统性风险：这种依赖记忆而非实际分析的机制，在医疗影像（如罕见病灶）、工业质检（如非标准缺陷）等关键领域可能引发灾难性误判，且难以通过常规优化解决。
• 行业测试的隐藏漏洞：当前大模型的视觉评估多基于常规数据集，缺乏对“反事实图像”的针对性测试，导致实际应用中出现未预料的失效。
• 模型优化的隐性成本：修正此类问题需重构底层视觉处理逻辑，可能涉及高昂的重新训练成本（如更换标注策略、增加对抗样本），而非简单微调。
• 商业宣传与能力的差距：厂商宣传的“多模态理解”能力存在夸大，实际仍严重依赖文本预训练数据的泛化，图像输入仅作为辅助信号。
• 学术界与工业界的认知差：论文已揭示该问题（如记忆替代视觉的现象），但企业因商业考量可能弱化相关风险披露，导致用户高估模型可靠性。
• 对抗样本的新突破口：恶意攻击者可利用此类盲区（如篡改图像中关键细节但保持常识结构）制造难以检测的误导，且防御手段尚未成熟。