多模态模型挑战北京杭州地铁图!o3成绩显著,但跟人类有差距
近年来多模态大模型在理解和复杂推理任务中取得进展,但其对高分辨率图像(如地铁图)的理解能力仍存争议。为此,西湖大学、新加坡国立大学等团队提出ReasonMap评测基准,聚焦于高分辨率交通图的多模态推理,发现当前开源模型存在性能瓶颈,并指出强化学习后训练模型在某些维度上优于现有模型。
近年来多模态大模型在理解和复杂推理任务中取得进展,但其对高分辨率图像(如地铁图)的理解能力仍存争议。为此,西湖大学、新加坡国立大学等团队提出ReasonMap评测基准,聚焦于高分辨率交通图的多模态推理,发现当前开源模型存在性能瓶颈,并指出强化学习后训练模型在某些维度上优于现有模型。