vivo

Caption First, VQA Second: Knowledge Density, Not Task Format, Drives Multimodal Scaling

先caption，后VQA：知识密度而非任务格式驱动多模态扩展

Hongjian Zou, Yue Ge, Qi Ding, Yixuan Liao, Xiaoxin Chen

机构 * vivo AI Lab（vivo人工智能实验室） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 研究发现，多模态模型扩展的关键瓶颈在于训练数据的知识密度而非任务格式，通过结构化caption增强和跨模态知识注入可提升模型性能，表明当前多模态模型因训练数据知识覆盖不足而难以扩展。

Comments 23 pages, 4 figures, 10 tables. Preprint

MAS-Bench: A Unified Benchmark for Shortcut-Augmented Hybrid Mobile GUI Agents

MAS-Bench：一种统一的快捷键增强混合移动GUI代理基准测试

Pengxiang Zhao, Guangyi Liu, YaoZhen Liang, Weiqing He, Zhengxi Lu, WenHao Wang, Yuehao Huang, Yuxiang Chai, Zhaolu Kang, Yaxuan Guo, Hao Wang, Kexin Zhang, Liang Liu, Yong Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； vivo AI Lab（vivo AI实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出MAS-Bench，用于评估结合GUI和快捷键的混合移动自动化代理，包含139个任务和9个评估指标，实验显示混合代理在效率上优于纯GUI代理。