多模态大模型能力评测基准全面综述：理解、推理、生成、应用、趋势

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随着人工智能的快速发展，多模态大型语言模型（MLLMs）已经成为理解视觉数据和语言上下文的关键技术。这些模型能够处理和生成结合文本、图像和其他模态的内容，但如何有效评估它们的性能一直是个挑战。本文通过全面回顾现有的多模态基准测试，为研究人员提供了评估MLLMs性能的工具和方法，这对于推动人工智能技术的发展具有重要意义。 我们翻译解读最新论文：多模态基准评测综述 ，文末有论文信息。 作者： 张长旺，图源： 旺知识 多模态大型语言模型（MLLMs）的快速发展为人工智能带来了重大进步，显著增强了理解和生成多模态内容的能力。尽管以往的研究主要集中在模型架构和训练方法上，但对用于评估这些模型的基准测试的彻底分析仍然鲜有探索。本综述通过系统回顾211个评估MLLMs的基准测试，填补了这一空白，涵盖了理解、推 ………………………………