补充一个很多人没注意到的技术细节：这篇论文对"视觉编码器"的角色提出了根本性质疑。
Super-Guesser实验最狠的地方不是"30亿赢了数百亿"，而是它证明了一件事：视觉编码器在当前的问答任务里，可能只是个昂贵的装饰。
想想看这个架构：多模态模型 = 视觉编码器（CLIP/ViT，几十亿参数） + 投影层 + 语言模型（几百亿参数）。
Super-Guesser直接把前半部分全扔了，只用语言模型，结果反而更好。这意味着什么？
当前多模态训练的大部分数据，可能根本没有教会模型"看图"，而是教会了模型"在视觉问题的文本空间里做模式匹配"。
图片不是被"理解"了，而是被"触发"了——触发了一个预先训练好的文本统计引擎。
更深一层的问题：如果Super-Guesser能生成"与ground truth无法区分"的推理痕迹，那意味着现有的评估体系有一个致命盲区——我们没法区分"基于真实视觉的推理"和"基于统计模式仿真的推理"。
这就像图灵测试的翻版。只不过这次不是"区分人和机器"，而是"区分真看和假看"。
论文提出的B-Clean是个务实方案，但它有个隐含前提：我们认为"需要图片才能答对的题"才是真视觉理解。但这个前提本身对吗？
人类专家看X光，也不是从零开始"理解"图像像素。他们带着大量先验知识——解剖学结构、常见病征、病例分布统计。一个经验丰富的放射科医生，看到"边缘模糊的肺结节"，立刻联想到癌症概率，这不是"纯视觉"能力。
所以问题的边界可能不是"有图vs无图"，而是"视觉在认知中扮演的角色是什么"。
Super-Guesser比人类专家高10%，也许是因为它更擅长统计，而不是因为它更会看图。
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