文章总结与翻译一、主要内容研究背景：大型视觉语言模型（LVLMs）通过视觉编码器将视觉特征与预训练语言模型对齐，但其视觉感知模块存在瓶颈，且传统评估基准因含局部捷径易高估模型感知能力，无法准确衡量全局视觉感知水平。核心方案：提出TopoPerception基准，基于拓扑学特性（连通性、孔洞数量、内外关系）设计任务，拓扑特性依赖图像全局结构且不受局部特征影响，实现无捷径评估。该基准采用固定文本问题与选项、合成图像数据集，支持多粒度感知难度调节。实验结果：在最简单难度级别（29×29分辨率）下，主流LVLMs（如GPT-4o、Claude 4系列、Gemini 2.5系列）表现接近随机猜测（准确率约20%），无法有效捕捉全局视觉特征；同一模型家族中，推理能力更强的大型模型准确率反而更低，表明单纯扩大模型规模可能加剧全局感知缺陷。研究结论：当前LVLMs的架构设计（视觉编码器压缩、跨模态对齐等）导致全局视觉信息丢失，训练目标侧重语义描述而非全局结构保留。未来需优化模型架构（如迭代式视觉编码器）、平衡推理与感知能力，以提升全局视觉感知水平。二、创新点无捷径评估范式：首次利用拓扑学特性构建基准，彻底规避传统语义任务中的局部捷径，直接孤立衡量全局视觉感知能力，而非语义理解或推理能力。可控难度设计/
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