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原標題：集成500+多模態現實任務！全新MEGA-Bench評測套件：CoT對開源模型反而有害？
關鍵字：任務,模型,能力,高效,樣本
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：LRST
【新智元導讀】MEGA-Bench是一個包含500多個真實世界任務的多模態評測套件，為全面評估AI模型提供了高效工具。研究人員發現，盡管頂級AI模型在多個任務中表現出色，但在復雜推理和跨模態理解方面仍有提升空間。?
隨著人工智能技術的進步，多模態大模型正逐漸應用于多個領域，極大地提升了機器在視覺、文本等多種信息模式下的理解和生成能力。這些模型不僅用于對話、圖片標注、視頻分析等較常見的任務，還被廣泛應用在復雜場景中，如程序編寫、醫療影像診斷、自動駕駛、虛擬助手中的多模態交互，甚至用于游戲策略分析與操作應用程序。
然而，全面、系統地評測多模態大模型的能力需要投入大量的資源。
最近，加拿大滑鐵盧大學TIGER Lab的MEGA-Bench團隊的研究人員提出了一個全新的評測套件，集成了500多種任務，涵蓋廣泛的多模態任務場景，支持多種輸入和輸出格式，以一個相對較低的測試成本為模型產生詳盡的多維度分析報告，旨在為多模態模型的全面能力評估提供一個更加高效且不失全面性的工具。項目主頁：https://tiger-ai-lab.github.io/MEGA-Bench/
論

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