ENTRAP-VL：探测视觉语言模型双重上下文牵引的分类工具

论文提出ENTRAP-VL，用于系统研究视觉语言模型中的上下文牵引现象：模型可能被输入中的无关、错误甚至无意义信息带偏。数据集含1,500个人工整理条目、8类条件，并分别测试文本和视觉上下文；作者强调该工具用于测量与诊断，不宣称已评估具体模型。