集成500+多模态现实任务！全新MEGA-Bench评测套件：CoT对开源模型反而有害？

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原标题：集成500+多模态现实任务！全新MEGA-Bench评测套件：CoT对开源模型反而有害？
关键字：任务,模型,能力,高效,样本
文章来源：新智元
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新智元报道编辑：LRST
【新智元导读】MEGA-Bench是一个包含500多个真实世界任务的多模态评测套件，为全面评估AI模型提供了高效工具。研究人员发现，尽管顶级AI模型在多个任务中表现出色，但在复杂推理和跨模态理解方面仍有提升空间。‍
随着人工智能技术的进步，多模态大模型正逐渐应用于多个领域，极大地提升了机器在视觉、文本等多种信息模式下的理解和生成能力。这些模型不仅用于对话、图片标注、视频分析等较常见的任务，还被广泛应用在复杂场景中，如程序编写、医疗影像诊断、自动驾驶、虚拟助手中的多模态交互，甚至用于游戏策略分析与操作应用程序。
然而，全面、系统地评测多模态大模型的能力需要投入大量的资源。
最近，加拿大滑铁卢大学TIGER Lab的MEGA-Bench团队的研究人员提出了一个全新的评测套件，集成了500多种任务，涵盖广泛的多模态任务场景，支持多种输入和输出格式，以一个相对较低的测试成本为模型产生详尽的多维度分析报告，旨在为多模态模型的全面能力评估提供一个更加高效且不失全面性的工具。项目主页：https://tiger-ai-lab.github.io/MEGA-Bench/
论

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