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“考公圖都不會?”大模型真正的難題是:看圖太難!

——VisuRiddles 揭示多模態(tài)大模型在“看圖推理”中的核心瓶頸

考公圖都不會?現在火遍全網的多模態(tài)大模型(MLLMs),面對一張公務員考試里的圖形推理題,居然頻頻“翻車”?真相可能出乎意料:模型不是“不會推理”,而是“沒看懂圖”。

2025年6月,華中科技大學白翔團隊聯合華為發(fā)布全新研究成果 —— VisuRiddles,一個專為抽象視覺推理設計的評測與數據體系,首次系統性揭示了當前大模型在“看圖推理”中的核心瓶頸:感知能力嚴重不足。

本項目不僅發(fā)布了覆蓋五大感知維度+兩類高階任務的基準數據集,還創(chuàng)新設計了自動化數據合成工具 PRS(感知謎題合成器),能夠生成帶有結構化感知描述的任務樣本,讓模型“看得懂、推得出”。

實驗顯示:在不改變模型結構的前提下,僅使用 PRS 生成的數據進行訓練,模型在公務員圖形題上的表現大幅躍升。

推理不難,看懂才難!

VisuRiddles 發(fā)現關鍵問題:大模型看不懂圖

更提供了解決方案:PRS,讓模型學會“看清楚”!

“考公圖都不會?”大模型真正的難題是:看圖太難!

論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2506.02537

代碼地址:https://github.com/yh-hust/VisuRiddles

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