精选理由
想知道AI能不能像人一样在危险场景下抓住关键区域？这篇论文用GPT-4o、Gemini Pro等模型做了对比，发现它们不靠眼动训练数据就能大致预测人类注视点。
该研究通过十名参与者观看33张安全风险场景图像的眼动数据，生成人口平均注视热图。使用GPT-4o通过OpenAI Vision API生成视觉注意力显著性图，并与注视数据比较。空间对齐评估采用四个指标：皮尔逊相关系数0.515±0.117、NSS 0.988±0.323、KL散度1.766±0.844、AUC-Judd 0.806±0.076。与Gemini Pro、Gemini Flash和Claude的对比显示，所有模型AUC-Judd超过机会基线0.5且NSS为正。Gemini Pro在三个指标上定位最强，GPT-4o在KL散度上分布匹配最佳。
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该研究通过十名参与者观看33张安全风险场景图像的眼动数据，生成人口平均注视热图。使用GPT-4o通过OpenAI Vision API生成视觉注意力显著性图，并与注视数据比较。空间对齐评估采用四个指标：皮尔逊相关系数0.515±0.117、NSS 0.988±0.323、KL散度1.766±0.844、AUC-Judd 0.806±0.076。与Gemini Pro、Gemini Flash和Claude的对比显示，所有模型AUC-Judd超过机会基线0.5且NSS为正。Gemini Pro在三个指标上定位最强，GPT-4o在KL散度上分布匹配最佳。
Human visual attention plays an important role in how people perceive and respond to environments containing potential risks. This study investigates whether large vision-language models can identify the same regions of …