来自华中科技大学、中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学技术大学 等的研究人员推出评估基准CIIBench，它旨在测试多模态大语言模型（MLLMs）对中国图像的高阶感知和理解能力。CIIBench通过一系列精心设计的图像和相关问题，来评估模型是否能够理解图像背后的深层含义，特别是那些与中国传统文化相关的图像。
- 项目主页：https://cii-bench.github.io
- GitHub：https://github.com/MING-ZCH/CII-Bench
- 数据：https://huggingface.co/datasets/m-a-p/CII-Bench
- 排行：https://cii-bench.github.io/#leaderboard
例如，我们有一张描绘中国春节的图像，图像中可能包含了对联、灯笼和家庭聚会等元素。CIIBench会要求模型解释这些元素如何共同传达节日的喜庆和团圆的主题。模型需要识别图像中的元素，并理解它们在中国传统文化中的象征意义，然后生成一个准确的描述。这个过程不仅考验了模型的视觉识别能力，还考验了模型对文化背景的理解和语言生成的能力。通过这种方式，CIIBench推动了模型在理解和生成与中国文化相关的内容方面的研究和应用。
主要功能和特点：
- 文化相关性：CIIBench中的图像来自中国互联网，涵盖了中国传统文化，如著名的中国传统画作，这要求模型不仅要理解图像，还要理解其文化背景。
- 高阶理解：与简单的图像识别不同，CIIBench要求模型能够理解图像的隐喻、象征和情感，这需要模型具备更深层次的语义理解能力。
- 多模态评估：CIIBench评估模型对图像和文本的综合理解能力，这对于多模态大型语言模型来说是一个挑战。
工作原理：
CIIBench通过展示一系列图像给MLLMs，并提出相关问题，例如询问图像的隐喻或象征意义。模型需要根据图像内容生成答案，然后评估模型的答案与人类标注的正确答案之间的一致性。这个过程涉及到图像处理、自然语言理解和推理能力。
具体应用场景：
- 文化教育：在教育领域，CIIBench可以帮助开发能够理解和传授中国传统文化的人工智能助手。
- 艺术分析：在艺术领域，CIIBench可以用于评估和提高模型对中国艺术作品的理解和分析能力。
- 跨文化交流：在跨文化交流中，CIIBench可以帮助模型更好地理解和解释不同文化背景下的图像，促进不同文化之间的沟通和理解。
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