多模态模型能像人一样评述摄影审美吗？开放式审美推理评估

开放式审美评论没有唯一正确答案，现有评估多用数值评分，而非人们实际写出的评论。研究在八种提示条件下，将八个70亿至3,970亿参数的开放权重多模态模型和GPT-5.5，与1,227篇r/photocritique帖子中多条已排序的人工评论比较。严格词汇与学习指标仅弱对应人工评论，粗粒度嵌入余弦则显示主题重叠；要求更短评论会提高相似性，去掉图像几乎不改变分数，说明指标更多反映长度、帖子文本和稳定评论风格，而非图像特有观察。主要条件下，四个LLM评审器均更偏好前沿模型评论而非人工评论，但对70亿至80亿参数模型，相同配对的偏好比例从9%到81%不等。改问两条评论实质有多相似时，模型评审与两名人工标注者一致给出1至5分量表上的1.81–2.59分，接近“大部分不同”。模型评论往往覆盖几乎所有审美方面，而人工有选择性；即使要求人工评论长度，模型对同一照片仍重复自身。参考相似性奖励了流畅全面的风格，未充分反映人工评论的选择性与具体性。