Entropia di Consenso: Accordo Multi-VLM per OCR Auto-Verificante

I ricercatori hanno introdotto l'Entropia di Consenso (CE), una metrica senza training che stima l'affidabilità dell'output nei modelli Vision-Language (VLM) misurando l'entropia di accordo tra modelli. Il metodo si basa sull'osservazione che le previsioni corrette convergono nello spazio degli output mentre gli errori divergono. Il framework CE-OCR utilizza l'accordo d'insieme per verificare e selezionare i migliori output, migliorando l'efficienza attraverso il routing adattivo. Gli esperimenti mostrano che CE migliora i punteggi F1 del 42,1% rispetto a VLM-as-Judge per la verifica della qualità, e CE-OCR supera i basamenti di auto-consistenza e modello singolo nei compiti OCR.