算法论文7
BEAR基准测大模型,Agent提升具身能力
机器之心
AI 摘要
美国东北大学等提出BEAR基准,用4496道题测20个MLLM。发现多模态大模型具身能力差,闭源通常优于开源。分析错因后开发BEAR - Agent,提升了模型在BEAR及桌面操作环境的表现。
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大模型在具身推理上「翻车」了?4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力,用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足,还分析错因,开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力,在仿真测试中效果显著。

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