多模态模型挑战北京杭州地铁图！o3成绩显著，但跟人类有差距
多模态模型挑战北京杭州地铁图！o3成绩显著，但跟人类有差距近年来，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。
来自主题: AI技术研报
6248 点击 2025-06-07 14:20
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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。
GPT-4o-Image也只能完成28.9%的任务，图像编辑评测新基准来了！360个全部由人类专家仔细思考并校对的高质量测试案例，暴露多模态模型在结合推理能力进行图像编辑时的短板。
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。
表现最好的GPT-o4 mini，物理推理能力也远不及人类！
字节最近真的猛猛开源啊……这一次，他们直接开源了GPT-4o级别的图像生成能力。不止于此，其最新融合的多模态模型BAGEL主打一个“大一统”， 将带图推理、图像编辑、3D生成等功能全都集中到了一个模型。
来自香港科技大学、腾讯西雅图AI Lab、爱丁堡大学、Miniml.AI、英伟达的研究者联合提出了MMLongBench，旨在全面评估多模态模型的长文本理解能力。
OpenAI 的 GPT-4o 在图像理解、生成和编辑任务上展现了顶级性能。流行的架构猜想是：
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。
统一图像理解和生成，还实现了新SOTA。
字节拿出了国际顶尖水平的视觉–语言多模态大模型。