从 GPT-4 到 Gemini 和更远：通过四种方式评估 MLLMs 的一般化能力、可靠性和因果关系

通过对专有和开源多模态大语言模型的定性研究，本文旨在增强对最近的 MLLM 在一般化、可信度和因果推理能力方面与广大公众期望之间差距的理解，主要关注文本、代码、图像和视频四个模态，最终目标是提高 MLLM 透明度，发现 14 个实证性发现以深入了解专有和开源 MLLM 的能力和限制，以实现更可靠的多模态下游应用。