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CORE-MM: 多模态大型语言模型的复杂开放式推理评估
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究人员引入了一个新的基准测试，评估多模式大型语言模型在预测推理方面的能力。他们开发了三种评估方法，实验证实了这些方法的合理性，并揭示了当前模型的优缺点。这个基准测试为多模式大型语言模型提供了一个标准化的评估框架，并促进了更先进模型的发展。
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关键要点
- 多模式大型语言模型在预测推理方面的能力尚未得到充分探索。
- 研究人员引入了一个新基准测试，评估多模式大型语言模型的预测推理能力。
- 基准测试针对抽象模式推理、人类活动预测和物理交互预测三个领域。
- 开发了三种评估方法，以量化模型在多模态上下文中的性能。
- 经验实验证实了基准测试和评估方法的合理性，揭示了当前模型的优缺点。
- 基准测试为多模式大型语言模型提供了标准化的评估框架，促进更先进模型的发展。
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