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具身智能迈入下半场，RoboMemArena全面评测机器人记忆系统

香港科技大学（广州）等多机构打造具身智能评测基准 RoboMemArena，突破传统局限，构建综合评测体系，配套真机测评。它提供多模态标注，任务长程多样，开源资源易用，PrediMem 在其上表现出色。

北大联合智元团队提出全新家电操作评测基准 CheckManual，被 CVPR 2025 接收并评为 Highlight。它有拟真说明书与多样资产、契合实际的评测任务、首个操作规划模型 ManualPlan 等优势，还做了相关实验。

现有多模态大模型难以理解音乐时间线。复旦大学与字节跳动团队提出 GaMMA，采用双编码器融合网络，经三阶段训练，还推出 MusicBench 评测基准。实验显示，GaMMA 在多基准上表现优异，刷新 SOTA。

上海交通大学等团队构建v-HUB评测基准，分析多模态大模型视频幽默理解能力。评测7个前沿模型发现，模型依赖文字、主动发现笑点能力弱，声音作用有限，还需考虑隐形线索。

多模态大语言模型正经历范式转变，目标是实现全模态协同交互。但现有评测体系难跟上模型发展。飞捷科思和复旦团队推出 FysicsWorld 基准，可评测模型多能力，还提出 CMCS 策略，为全模态智能发展提供指引。

文章介绍针对CFD领域的综合LLM评测基准CFDLLMBench，构建三层递进挑战体系。实验揭示主流LLM在‘知道’与‘做到’间有差距，多智能体框架可提升成功率，代码与数据集已开源。

美团LongCat团队发布贴近生活场景的大模型智能体评测基准VitaBench，以三大高频生活场景为载体，构建含66个工具的评测环境。评测显示现有智能体与应用需求差距大，该基准已全面开源。

文章聚焦淘宝闪购技术部AI产品评测，先介绍AI业务应用场景与评测挑战，接着阐述评测体系从多方面思考的要点，包括评价维度、评测方式等，还提及平台建设成果，最后展望未来多模态评测等规划。

人大高瓴与快手联合发布全新评测基准GISA，用于评估智能体搜索能力。它解决了现有基准反向构造、评估维度单一、答案易被记忆等问题，含373个高质量查询，实验显示当前搜索智能体距人类水平差距大。

来自日本高校和企业团队提出多模态大模型评估基准 VIR-Bench，用于评测 AI 对旅行视频中地理位置与时间顺序的理解。它将任务拆解，构建数据集，实验显示模型虽有改进但性能远未达标，指明了大模型进化方向。