王劲，香港大学计算机系二年级博士生，导师为罗平老师。研究兴趣包括多模态大模型训练与评测、伪造检测等，有多项工作发表于 ICML、CVPR、ICCV、ECCV 等国际学术会议。
大模型≠随机鹦鹉！Nature子刊最新研究证明： 大模型内部存在着类似人类对现实世界概念的理解。
本文第一作者为前阿里巴巴达摩院高级技术专家，现一年级博士研究生满远斌，研究方向为高效多模态大模型推理和生成系统。通信作者为第一作者的导师，UTA 计算机系助理教授尹淼。尹淼博士目前带领 7 人的研究团队，主要研究方向为多模态空间智能系统，致力于通过软件和系统的联合优化设计实现空间人工智能的落地。
近年来，大语言模型（LLMs）以及多模态大模型（MLLMs）在多种场景理解和复杂推理任务中取得突破性进展。
逻辑推理是人类智能的核心能力，也是多模态大语言模型 (MLLMs) 的关键能力。随着DeepSeek-R1等具备强大推理能力的LLM的出现，研究人员开始探索如何将推理能力引入多模态大模型(MLLMs)
长视频理解是多模态大模型关键能力之一。尽管 OpenAI GPT-4o、Google Gemini 等私有模型已在该领域取得显著进展，当前的开源模型在效果、计算开销和运行效率等方面仍存在明显短板。
多模态大模型（MLLM）在静态图像上已经展现出卓越的 OCR 能力，能准确识别和理解图像中的文字内容。MME-VideoOCR 致力于系统评估并推动MLLM在视频OCR中的感知、理解和推理能力。
在文档理解领域，多模态大模型（MLLMs）正以惊人的速度进化。从基础文档图像识别到复杂文档理解，它们在扫描或数字文档基准测试（如 DocVQA、ChartQA）中表现出色，这似乎表明 MLLMs 已很好地解决了文档理解问题。然而，现有的文档理解基准存在两大核心缺陷：
「三个点电荷 + Q、-2Q 和 + 3Q 等距放置，哪个向量最能描述作用在 + Q 电荷上的净电力方向？」
理想中的多模态大模型应该是什么样？十所顶尖高校联合发布General-Level评估框架和General-Bench基准数据集，用五级分类制明确了多模态通才模型的能力标准。当前多模态大语言模型在任务支持、模态覆盖等方面存在不足，且多数通用模型未能超越专家模型，真正的通用人工智能需要实现模态间的协同效应。
