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MVP-Bench：大型视觉-语言模型能否像人类一样进行多层次视觉感知？
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究表明，许多视觉内容是多余的，答案可以从问题和选项或LLM的知识中推断。LLM和LVLM训练中存在数据泄漏问题。为此，提出了MMStar基准，涵盖6个核心能力和18个方向，并在此基准上评估了16个LVLM，分析其多模态能力及数据泄漏和实际增益。
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关键要点
- 研究发现，许多视觉内容是多余的，答案可以从问题和选项中推断。
- LLM和LVLM训练中存在数据泄漏问题。
- 提出了MMStar基准，涵盖6个核心能力和18个方向。
- 在MMStar基准上评估了16个LVLM的多模态能力。
- 分析了数据泄漏和实际多模态增益。
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