新闻资讯7
GPT - 5等大模型‘数手指’测试频频翻车
机器之心
AI 摘要
CMU博士生Tairan He测试发现GPT - 5等顶尖大模型面对‘数手指’这类常识问题易出错,指出语言难满足视觉需求。学者们认为应严谨评估视觉能力,视觉 - 语言模型需更强视觉基础。
阅读原文 · 机器之心
「一只手有几根手指」,你的GPT-5答对了吗?
CMU博士生Tairan He测试发现GPT - 5答错‘一只手有几根手指’问题,指出语言难满足视觉与机器人领域需求,需VLM和VLA模型。编辑部测试发现顶尖大模型面对常识问题也会‘翻车’,还探讨了应对方法。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
开源动态8
ASI - Bench:测AI距自主科研有多远
ASI-Bench是衡量AI系统科学自主性的基准测试,由多机构联合开发。它能测试AI通用智能、创新性和执行力,通过信息梯度设计,让模型在不同指导量下完成科研任务,结果显示当前AI离自主科研有明显距离。
机器之心
新闻资讯7
J-Space让V4 Pro超Fable 5?测试结果翻车!
前两天J-Space凭夸张测试结果刷屏,宣称一份Skill接入Agent环境,能让V4 Pro在多基准大幅提升,部分成绩超Fable 5。但社区复测结果相反,作者未公开完整评测记录,还删质疑帖,引发公开打假。
机器之心
开源动态7
Stripe测试:AI智能体校验环节有短板
Stripe推出基准测试套件,评估AI智能体构建完整Stripe集成方案的能力,测试聚焦金融系统贴近生产环境的集成场景。测试显示,不同任务类型评测结果差异显著,核心瓶颈在于验证环节,当前智能体短板在校验逻辑等方面。
InfoQ
算法论文8
NEO - ov:抛弃编码器的多模态大模型
南洋理工大学等团队推出NEO - ov模型,挑战传统「视觉编码器 + 大模型」范式,直接从原始像素学语言。它在多任务表现出色,尤其空间智能突出,但在OCR等方面有短板,展现原生多模态建模潜力。
机器之心