免訓練評測視覺編碼器 RAVEL 提出，相關性達 0.85
多模態大模型選視覺編碼器有了免訓練評測方法 RAVEL，在三個 LLM 上其評分與下游實際表現的 Spearman 相關係數平均達 0.85。團隊訓練評測了 210 個 MLLM（70 個視覺編碼器配置 × Qwen3-1.7B、Qwen2.5-1.5B、SmolLM2-1.7B），發現候選池擴大後原有跨模態指標失效，甚至不如單模態指標。
用 210 個 MLLM 實測證明跨模態評測指標會隨候選池擴大而失效，並給出免訓練、相關性 0.85 的替代方案，對做多模態選型與跨模態對齊的研究者有直接參考價值。
原標題：给多模态大模型选「眼睛」，两个简单改进让评测相关性接近翻倍
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| 評分 | 82 / 72（平均 77，門檻 65） |
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| 狀態 | 精選 |
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