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视觉语言模型能否实现鲁棒的数学推理？UC伯克利发布测评基准DynaMath

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本文介绍了一项新的动态生成的测评基准DynaMath，用于评估和研究视觉语言模型在处理多模态数学问题时的推理能力。通过分析当前最强的一些视觉语言模型（如GPT-4o）在简单数学题上的表现，发现它们存在漏洞和鲁棒性不足的问题。DynaMath提供了501个高质量、多主题的种子问题及其变体，评估了14个最先进的视觉语言模型的表现，揭示了其推理稳健性的局限性。