链接迷宫：多模态大型语言模型的联想导航

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究主要解决多模态大型语言模型（MLLMs）在联想能力方面的不足，这一能力常被忽视但对人类智能至关重要。我们提出了一种无注释的数据构建方法，建立了基于形容词和动词语义概念的标准基准，系统评估MLLM的零样本联想能力，研究发现当前的开源MLLM在联想任务中表现较差，显示出与人类智能的显著差距。此基准将推动未来对MLLM研究的深入。

多模态大型语言模型在预测推理能力上尚未充分探索。研究引入新基准测试，评估其在抽象模式、人类活动和物理交互预测中的表现。结果揭示了模型的优缺点，并为未来开发更先进的模型提供了框架。

基准测试 多模态 模型表现 预测推理
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