遇上博大精深的中华文化，多模态大模型还能行吗？

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作者：张辰皓 随着多模态大模型（MLLMs）能力的不断提升，对其高阶能力的评估需求也在增加。然而，目前缺乏对MLLMs在理解中文特色视觉内容方面的高阶感知和推理能力的评估工作。为了探讨多模型大模型与人类的差距，来自华中科技大学，中科院深圳先进院，M-A-P，零一万物等多家机构联合提出了首个用于评估多模态大模型（MLLMs）中文图像隐喻理解能力的综合性基准测试CII-Bench。 背景信息 近年来，MLLMs在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出色，能够处理和生成文本，并在多模态信息的整合和解释方面表现出色。然而，尽管在图像识别和生成任务上取得了显著进展， 图像隐喻理解（Image Implication Understanding） 正成为一个全新的挑战。图像隐喻理解不仅仅是识别图像中的物体，它要求模型具备多跳逻辑推理能力和心智理论（ToM），这是属于 ………………………………