UniPatAI发布的技术论文显示，该评测集首轮测试的结果中，当前绝大多数顶尖多模态大模型的视觉任务表现，都要显著低于 3 岁儿童水平，仅仅有一款模 型勉强超过3岁基线。 而出现体感上的如此巨大的反差，倒也好理解，主要是由于日常中模型强大的语言推理能力，掩盖了其视觉信息处理能力的不足。 通常情况下，大模型在面对图像问题时，会使用文字对问题进行描述。虽然视觉信息转为文字描述有局限性，但模型会通过强大的语言推理能力，来理解并 解决视觉问题。然而需要注意的是，这并不是真正的视觉能力，而是一种基于文字信息的推理能力，因此当大模型一旦失去语言能力的加持，其在视觉信息 处理中，短板就暴露无遗。 几乎在测模型都不如3岁小孩 基于此，UniPatAI团队成员们为用于首轮测试的BabyVision-Mini，设计了包含20道视觉中心任务，并严格控制语言依赖，所有题目答案均需完全依靠视觉信 息得出。同时，团队还分别组织了3岁、6岁、10岁、12岁四个年龄段的儿童，作为对照组，进行测试。 （文/万肇生 编辑/张广凯） 大模型的视觉处理能力虽不如语言推理那样惊艳，但一项最新的测试结果，仍显得十分残酷。 1月12日，红杉中国xbenc ...