CoreCognition团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 一篇被Yann LeCun转发的ICML 2025研究给了 多模态大模型 当头一棒—— 大部分AI在复杂任务上表现很好，但在人类从小就会的 基础认知能力 上却很拉垮。 研究者建了测评题库 CoreCognition ，覆盖在人类婴幼儿阶段即出现的12种核心认知能力（如客体永恒、视角采择、直觉物理、知觉恒常 等），用来对模型进行系统性测试。 在CoreCognition基准的1503道"经典发展心理学测验"上，230个主流模型系统暴露出对世界常识的"核心知识盲区"。 在归一化准确率对比中，多模态大模型在基础核心认知能力上普遍落后，差距往往达到两位数，即便规模更大也难以弥补。 这是否意味着MLLM（多模态大模型）的先天认知结构中，缺少那些支撑早期人类学习的基础知识机制？ 也就是说，它们是否缺乏"core knowledge"（核心认知能力）？ 构建CoreCognition Benchmark 来自加州大学圣地亚哥分校、约翰霍普金斯大学、埃默里大学、北卡罗来纳大学教堂山分校、斯坦福大学、卡内基梅隆大学等机构的研究人 员，花费一年时间构造并 开 ...