「多模态评测基准」共找到 2140 篇相关文章
ERNIE 5.0：走向原生统一的万亿参数多模态基础模型
过去多模态模型‘拼接式’方案存在理解与生成割裂问题，ERNIE 5.0 借此提出，用统一自回归框架做多模态理解与生成，在架构、训练与系统层面有创新，评测中各模态能力表现出色。
GPT-5、Grok 4、o3 Pro都零分，史上最难AI评测基准换它了
AAI机构提出新基准FormulaOne，让GPT - 5、o3 Pro等前沿大模型集体得零分。该基准含220个图结构动态规划问题，分三类难度。测试结果显示，模型在深层及最深层难度表现差，引发关注。
蚂蚁 | 提出代码检索/重排基准：CoREB，揭开高分榜背后的三大幻觉，现已接入MTEB
蚂蚁研究人员提出代码检索与重排评测基准CoREB，解决现有基准相关性软、数据污染、任务方向单一问题。它已集成进MTEB，收录19个模型×6个任务评测结果，为代码检索模型评估提供新基线。
多模态RAG哪家强？9 个 Embedding、4 类 MLLMs、4 大框架实景比拼
现有文档 RAG 评测存在不足，华南理工和华科推出 DOUBLE - BENCH 进行多模态 RAG 实战评测，结果显示检索是瓶颈，模型爱胡说。快手开源 Keye - VL - 1.5 - 8B，PaperAgent 有实操指南。
二元成功率已经过时！PRM-as-a-Judge才是你需要的具身操作评测框架
传统二元成功率评测具身操作任务有局限，难回答策略推进、执行效率等问题。中科院自动化所等机构研究人员提出PRM - as - Judge框架，含进度势能、OPD指标体系和RoboPulse基准，能细粒度审计执行过程。
Qwen3-VL-Embedding系列上新：探索统一多模态表征与排序
2025年6月曾开源Qwen3-Embedding和Qwen3-ReRanker，现推出Qwen3-VL-Embedding和Qwen3-VL-Reranker。它们基于Qwen3-VL构建，能处理多模态输入，在多任务达业界领先，还介绍了特性、评测及使用方法。
字节Seed开源长线记忆多模态Agent，像人一样能听会看
字节Seed发布全新多模态智能体框架M3 - Agent，能听会看、有长期记忆且免费开源。团队还开发新长视频问答基准M3 - Bench并开源。实验显示，M3 - Agent在多基准测试中显著优于基线模型。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
ICML 2025 | 清华、上海AI Lab提出专家级医学基准MedXpertQA，看o3、R1哪家强
本文由清华和上海AI Lab学者撰写，提出专家级医学基准MedXpertQA。现有医学基准难度和临床相关性不足，而MedXpertQA极具挑战、临床相关性高，构建严格，评测显示前沿模型在医学领域提升空间大。
马斯克转发字节Seed&哥大商学院新基准：大模型搞金融，连查个股价都能出错
字节跳动Seed团队与哥大商学院推出开源金融搜索与推理基准测试FinSearchComp，含635个问题。评测显示大模型处理金融任务有差距，凸显金融AI能力评估重要性，还揭示了关键能力差距。