上海交大等提出 VisNec：只用 15% 数据，多模态指令微调反超全量训练 15.8%

上海交大、马来亚大学、CMU、MBZUAI、KIT 和 KAUST 团队提出 VisNec（视觉必要性分数），通过对比看图与不看图两次前向的损失差衡量每条样本的视觉价值，被 ECCV 2026 收录。