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¿Pueden los MLLM "leer" lo que falta?

Imagen de la noticia: ¿Pueden los MLLM "leer" lo que falta? (ArXiv cs.AI)

arXiv:2604.21277v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Presentamos MMTR-Bench, un punto de referencia diseñado para evaluar la capacidad intrínseca de los modelos de lenguaje grande multimodal (MLLM) para reconstruir texto enmascarado directamente desde el contexto visual. A diferencia de las tareas convencionales de respuesta a preguntas, MMTR-Bench elimina las indicaciones explícitas, lo que requiere que los modelos recuperen el texto enmascarado de

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