حقق التطور الهائل في نماذج الرؤية واللغة الكبيرة (Large Vision-Language Models) تطورات ملحوظة في فهم المحتوى البصري، لكن هذه النماذج ما زالت تواجه تحديات عدة، أهمها مشكلة "الهلاوس"، حيث تنتج محتوى لا يتوافق مع المدخلات المرئية الفعلية. بينما كانت الطرق الحالية تركز على مراحل معينة من تحليل البيانات، كان هناك غفلة عن مصدر رئيسي للهلاوس: الرموز البصرية غير الملائمة أو الضوضائية التي تعيق عملية الاقتباس.

هنا يأتي دور "SeeMe"، الإطار الثوري الذي يتجاوز الحدود التقليدية من خلال دمج تقنيات هندسية الميزات من مجال التعلم الآلي المعتمد. يعمل SeeMe على إعادة هيكلة الرموز البصرية عبر عملية هندسة رموز ثلاثية المراحل تهدف إلى تقليل مصادر الهلاوس مع الاحتفاظ بالأدلة البصرية المفيدة.

أثبتت التجارب على معايير MME وPOPE وAMBER أن SeeMe يقلل من الهلاوس بشكل مستمر ويعزز تآلف النتائج، مقدماً رؤية جديدة للتصدي لمشكلة الهلاوس في نماذج الرؤية واللغة الكبيرة.