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美团 LongCat 团队发布全模态一站式评测基准 UNO-Bench

多模态人工智能正从单一感知能力迈向视觉、音频与文本的统一融合,即全模态大模型(Omni-models)时代。然而,相应的评测体系却相对滞后。现有的评测工具不仅稀缺、各自为战,且几乎完全以英文为中心,缺乏对中文场景的有效支持。此外,一些现存的数据集在设计上存在局限性,例如部分问题的解答路径并非严格依赖于多模态信息的融合,这为科学评估模型真实的跨模态能力带来了一定的复杂性。 针对这些痛点,美团LongCat团队提出了一套高质量、多样化的一站式全模态大模型评测基准——UNO-Bench。该基准通过一个统一的框架,不仅能同时精准衡量模型的单模态与全模态理解能力,更首次验证了全模态大模型的“组合定律”——该定律在能力较弱的模型上呈现为短板效应,而在能力较强的模型上则涌现出协同增益,为行业提供了一种全新的、跨越模型规模的分析范式。这一发现的背后,是其系统性的数据构建流程:通过完全人工标注确保高质量与丰富度,有效防止数据污染。此外,该团队还引入了创新的“多步开放式问题”,旨在突破传统选择题的局限,更具区分度地刻画模型在复杂链路上的推理能力。 接下来,我们将详细介绍UNO-Bench是如何构建的,以及...

​育碧推出首款可玩生成式 AI 项目 Teammates

育碧宣布推出其首个可玩生成式人工智能研究项目 “Teammates”。这一项目旨在通过结合实时语音指令和增强的游戏玩法,提升玩家的游戏体验。该项目采用第一人称射击(FPS)机制,玩家将在一个反乌托邦的未来世界中扮演抵抗组织的一名成员,任务是潜入敌方基地,寻找五名失踪的队友。 在游戏中,玩家将获得一个名为 Jaspar 的 AI 语音助手。这个助手可以接受简单自然的语音指令,帮助玩家高亮显示信息、提供背景资料、调整游戏设置以及暂停游戏。Jaspar 的底层系统能够处理游戏环境中的各种信息和上下文线索,使得玩家的游戏体验更加流畅和丰富。 此外,游戏中还有两位 AI NPC,分别名为 Pablo 和 Sofia。这两位 AI 角色具备全新的高级能力,玩家不仅可以直接指挥他们,还可以与他们进行交流。这一创新的互动方式使得游戏更加生动,增加了与 NPC 的情感连接。

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