爱丁堡大学和同济大学的研究人员推出新评估工具 MIRB（Multi-Image Relational Benchmark, 多图像关系基准），用来衡量这些模型在处理和推理多个图像时的表现，评估和测试视觉语言模型（VLMs）在理解多图像方面的能力。论文通过广泛的评估发现，尽管在单图像任务中一些开源的视觉语言模型能够与一些封闭源模型（如GPT-4V）相媲美，但在多图像推理任务中，这些模型的表现仍有显著差距。研究者们还发现，即使是最先进的GPT-4V模型，在MIRB上也面临挑战，这突显了在这一领域进一步研究和发展的必要性。MIRB的推出旨在为开发下一代多模态模型提供一个测试平台。
例如，你正在尝试教一个智能助手如何理解一系列照片。这些照片可能展示了不同的场景，比如比较两个不同的购物商品，或者从不同角度观察一张X光片。这篇论文就是关于如何测试智能助手是否能够正确理解这些图像，并根据图像内容进行逻辑推理。
主要功能：
- 提供一个标准化的测试平台，用于评估视觉语言模型在多图像理解方面的表现。
主要特点：
- 多图像理解：MIRB关注于模型对多个图像的比较、分析和推理能力。
- 四大类别：包括感知（Perception）、视觉世界知识（Visual World Knowledge）、推理（Reasoning）和多跳推理（Multi-Hop Reasoning）。
- 全面评估：通过一系列任务来测试模型在不同维度上的能力。
工作原理：
- MIRB包含多种任务，要求模型必须比较多个输入图像以得出解决方案。例如，在代码理解任务中，模型需要理解多个代码片段的逻辑；在视觉类比任务中，模型需要识别图像之间的转换关系并应用这些关系。
具体应用场景：
- 比较购物商品：在电子商务中，帮助用户比较不同商品的图像。
- 医学图像分析：在医疗领域，分析不同角度拍摄的X光片或其他医学图像。
- 安全监控：在安全领域，对多个摄像头捕获的图像进行分析，以识别异常行为或事件。
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