ZoomGain：挖掘全域到縮放感知落差以實現細粒度視覺監督

ZoomGain 利用只有放大後才會清晰的視覺細節，針對整張影像建構問題，並將這種全域到縮放的感知落差作為視覺語言模型的監督訊號。本次發布包含 arXiv 論文、ZoomGainBench 基準（1,000 道問題，涵蓋 941 張影像，涉及屬性辨識、計數與 OCR）、涵蓋 7,713 張來源影像的 9,000 筆 RL 訓練紀錄，以及 ZoomGain-4B 與 ZoomGain-9B 檢查點。28 個模型中最佳者在 ZoomGainBench 上得分 61.08，而 ZoomGain-9B 在多項細粒度與通用感知基準上達到更優異的表現。