多模态大模型

VeriTaS: The First Dynamic Benchmark for Multimodal Automated Fact-Checking

VeriTaS：首个动态多模态自动事实核查基准

Mark Rothermel, Marcus Kornmann, Marcus Rohrbach, Anna Rohrbach

机构 * Multimodal AI Lab（多模态AI实验室） ； Technical University of Darmstadt（达姆施塔特技术大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.MM

AI总结 为应对在线虚假信息的扩大规模，本文提出VeriTaS动态基准，通过自动化流程持续更新，涵盖104个专业机构的25000个真实声明，支持多模态事实核查评估。

Comments ACL 2026 Oral

Thinking Like a Botanist: Challenging Multimodal Language Models with Intent-Driven Chain-of-Inquiry

像植物学家一样思考：用意图驱动的连续询问挑战多模态语言模型

Syed Nazmus Sakib, Nafiul Haque, Shahrear Bin Amin, Hasan Muhammad Abdullah, Md. Mehedi Hasan, Mohammad Zabed Hossain, Shifat E. Arman

机构 * Department of Robotics and Mechatronics Engineering, University of Dhaka（达卡大学机器人与机电工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, University of Dhaka（达卡大学计算机科学与工程系） ； Department of Agronomy, Gazipur Agricultural University（加兹ipur农业大学作物学系） ； Department of Botany, University of Dhaka（达卡大学植物学系） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出PlantInquiryVQA基准，通过结构化询问提升植物病害诊断准确性，揭示多步意图驱动的视觉推理方法，改进多模态模型的临床推理能力。

Comments Accepted at ACL 2026 Findings

PuzzleWorld: A Benchmark for Multimodal, Open-Ended Reasoning in Puzzlehunts

PuzzleWorld: 一个用于谜题 hunt 中多模态、开放式推理的基准

Hengzhi Li, Justin Zhang, Brendon Jiang, Alexander Naehu, Regan Song, Megan Tjandrasuwita, Chanakya Ekbote, Steven-Shine Chen, Adithya Balachandran, Wei Dai, Rebecca Chang, Paul Pu Liang

机构 * MIT Media Lab and MIT EECS（MIT媒体实验室和MIT电子工程与计算机科学系） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 PuzzleWorld 是一个包含667个谜题 hunt 风格问题的基准，用于评估逐步、开放式和创造性多模态推理。每个谜题都标注了最终答案、详细推理轨迹和认知技能标签，揭示了当前模型在推理中的局限性。

MERRIN: A Benchmark for Multimodal Evidence Retrieval and Reasoning in Noisy Web Environments

MERRIN：一种多模态证据检索与推理的基准，用于噪声网络环境

Han Wang, David Wan, Hyunji Lee, Thinh Pham, Mikaela Cankosyan, Weiyuan Chen, Elias Stengel-Eskin, Tu Vu, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 MERRIN基准评估搜索增强代理在噪声网络环境中的多模态证据检索与推理能力，通过自然语言查询和多模态证据检索测试，发现现有模型在复杂任务中表现有限，需进一步提升多模态处理能力。

Comments First three authors contributed equally. Project Page: https://merrin-benchmark.github.io/

SCITUNE: Aligning Large Language Models with Human-Curated Scientific Multimodal Instructions

SCITUNE：对齐大型语言模型与人类整理的科学多模态指令

Sameera Horawalavithana, Sai Munikoti, Ian Stewart, Henry Kvinge, Karl Pazdernik

机构 * Pacific Northwest National Laboratory（太平洋西北国家实验室） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 SCITUNE通过多模态指令提升大语言模型在科学任务中的表现，优于现有模型并在ScienceQA基准上超越人类性能。

Comments In Proceedings of the 1st Workshop on NLP for Science, Association for Computational Linguistics

Journal ref Proc. 1st Workshop on Natural Language Processing for Science (NLP4Science 2024) (2024) 58-72

Steering the Verifiability of Multimodal AI Hallucinations

操控多模态AI幻觉的可验证性

Jianhong Pang, Ruoxi Cheng, Ziyi Ye, Xingjun Ma, Zuxuan Wu, Xuanjing Huang, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海市多模态具身人工智能重点实验室） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文研究多模态AI幻觉的可验证性差异，提出基于激活空间的干预方法，通过区分明显和隐秘幻觉，实现对模型可验证性的精细控制。

MemeMind: A Large-Scale Multimodal Dataset with Chain-of-Thought Reasoning for Harmful Meme Detection

MemeMind: 一个具有链式推理的大型多模态数据集用于有害迷因检测

Hexiang Gu, Qifan Yu, Yuan Liu, Zikang Li, Saihui Hou, Jian Zhao, Zhaofeng He

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出MemeMind数据集，通过链式推理标注支持对迷因隐含意图的细粒度分析，并提出MemeGuard框架提升检测准确性和可解释性。

Omni-Modal Dissonance Benchmark: Systematically Breaking Modality Consensus to Probe Robustness and Calibrated Abstention

多模态不和谐基准：系统性打破模态共识以探测鲁棒性及校准的回避

Zabir Al Nazi, Shubhashis Roy Dipta, Md Rizwan Parvez

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） ； Qatar Computing Research Institute (QCRI)（卡塔尔计算研究所） 纠错

专题命中 多模态评测 ：omni-modal(title,abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 本文提出OMD-Bench，通过系统性破坏多模态一致性来评估模型的鲁棒性和校准能力，发现模型在模态冲突时存在过度回避或严重回避的问题，且链式推理提示虽提升回避一致性，但加剧了过度自信。

Can MLLMs Read Students' Minds? Unpacking Multimodal Error Analysis in Handwritten Math

能够理解学生的思维吗？解析手写数学中的多模态错误分析

Dingjie Song, Tianlong Xu, Yi-Fan Zhang, Hang Li, Zhiling Yan, Xing Fan, Haoyang Li, Lichao Sun, Qingsong Wen

机构 * Lehigh University（里海大学） ； Squirrel Ai Learning（松鼠AI学习） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出ScratchMath基准测试，用于解释和分类学生手写数学草稿中的错误，评估16种MLLMs显示其在视觉识别和逻辑推理方面存在显著差距，专有模型表现更优。

Comments Accepted by the 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED'26)

From Instructions to Assistance: a Dataset Aligning Instruction Manuals with Assembly Videos for Evaluating Multimodal LLMs

从指令到协助：一个对齐指令手册与装配视频的数据集用于评估多模态大语言模型

Federico Toschi, Nicolò Brunello, Andrea Sassella, Vincenzo Scotti, Mark James Carman

机构 * DEIB, Politecnico di Milano（米兰理工大学DEIB学院） ； KASTEL, Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院KASTEL研究所） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出M2AD数据集，用于评估多模态大语言模型在技术任务中的协助能力，探讨其推理、步骤跟踪和指令引用能力。

M4-RAG: A Massive-Scale Multilingual Multi-Cultural Multimodal RAG

M4-RAG：大规模多语言多文化多模态检索增强生成

David Anugraha, Patrick Amadeus Irawan, Anshul Singh, En-Shiun Annie Lee, Genta Indra Winata

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； MBZUAI ； Indian Institute of Science（印度科学研究院） ； Ontario Tech University（安大略技术大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Capital One 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 M4-RAG提出一个覆盖42种语言、56种方言和189个国家的多模态大规模基准，通过构建8万多个文化多样化的图像-问题对，评估跨语言和模态的检索增强视觉问答性能，揭示模型大小与检索效果的不匹配问题。

Comments Accepted to CVPR 2026

Modality Equilibrium Matters: Minor-Modality-Aware Adaptive Alternating for Cross-Modal Memory Enhancement

模态均衡至关重要：面向跨模态记忆增强的次要模态感知自适应交替方法

Xiang Shi, Rui Zhang, Jiawei Liu, Yinpeng Liu, Qikai Cheng, Wei Lu

机构 * School of Information Management, Wuhan University（武汉大学信息管理学院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)

AI总结 本文提出一种基于Shapley值的自适应交替训练框架，通过优先考虑次要模态平衡融合，引入记忆模块和跨模态映射机制，提升多模态学习性能，在四个基准数据集上取得SOTA结果。

Comments Accepted by TPAMI

UniSAFE: A Comprehensive Benchmark for Safety Evaluation of Unified Multimodal Models

UniSAFE：统一多模态模型安全评估的综合基准

Segyu Lee, Boryeong Cho, Hojung Jung, Seokhyun An, Juhyeong Kim, Jaehyun Kwak, Yongjin Yang, Sangwon Jang, Youngrok Park, Wonjun Chang, Se-Young Yun

机构 * KAIST AI（KAIST人工智能研究院） ； Department of Computer Science and Engineering, UNIST（UNIST计算机科学与工程系） ； Department of Mathematical Sciences, KAIST（KAIST数学科学系） ； University of Toronto（多伦多大学） ； KAIST CS（KAIST计算机科学系） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出UniSAFE基准，用于评估统一多模态模型的系统级安全性，发现多图像生成任务比文本生成任务更易出现安全漏洞。

Comments Equal contribution by first three authors, 55 pages

SO-Bench: A Structural Output Evaluation of Multimodal LLMs

SO-Bench：多模态大语言模型的结构输出评估

Di Feng, Kaixin Ma, Feng Nan, Haofeng Chen, Bohan Zhai, David Griffiths, Mingfei Gao, Zhe Gan, Eshan Verma, Yinfei Yang, Zhifeng Chen, Afshin Dehghan

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出SO-Bench基准，评估多模态大语言模型在视觉输入下的结构化输出能力，揭示模型在准确性和符合数据模式方面的不足，并通过训练实验提升其结构化输出能力。

Comments v3 preprint. Added the link to the public benchmark

Beyond Final Answers: CRYSTAL Benchmark for Transparent Multimodal Reasoning Evaluation

超越最终答案：CRYSTAL基准用于透明多模态推理评估

Wayner Barrios, SouYoung Jin

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.MM

AI总结 CRYSTAL基准通过可验证的中间步骤评估多模态推理，提出Match F1和Ordered Match F1两个指标，揭示模型在推理顺序、精度与召回率上的系统性缺陷，并引入CPR和CPR-Curriculum提升推理能力。

FCMBench: The First Large-scale Financial Credit Multimodal Benchmark for Real-world Applications

FCMBench: 首个大规模金融信用多模态基准用于实际应用

Yehui Yang, Dalu Yang, Fangxin Shang, Wenshuo Zhou, Jie Ren, Yifan Liu, Haojun Fei, Qing Yang, Yanwu Xu, Tao Chen

机构 * AI Lab, Qifu Technology（奇富科技AI实验室） ； College of Future Information Technology, Fudan University（复旦大学未来信息学院） ； School of Future Technology, South China University of Technology（华南理工大学未来技术学院） ； Pazhou Lab（琶洲实验室） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.MM

AI总结 FCMBench是首个大规模且隐私合规的多模态基准，涵盖金融信用应用中的任务和鲁棒性挑战，包含26种证书类型、5198张隐私合规图像和13806对VQA样本，评估模型在现实干扰下的感知与推理任务，揭示现代视觉语言模型的能力差异。

Multi-modal, Multi-task, Multi-criteria Automatic Evaluation with Vision Language Models

多模态、多任务、多标准自动评估与视觉语言模型

Masanari Ohi, Masahiro Kaneko, Naoaki Okazaki, Nakamasa Inoue

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） ； MBZUAI ； NII LLMC（日本国立信息与通信技术研究所语言模型中心） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出HarmonicEval，一种无需参考的多任务多标准自动评估指标，通过聚合标准评分提升与人类判断的相关性，并构建MMHE基准测试多任务场景下的评估泛化能力。

MAD: A Multimodal and Multi-perspective Affective Dataset with Hierarchical Annotations

MAD：一个多模态和多视角情感数据集及其层次标注

Shengwei Guo, Yunqing Qiao, Wenzhan Zhang, Bo Liu, Yong Wang, Guobing Sun

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 MAD数据集通过多模态和多视角的层次标注，为情绪识别和跨模态情感分析提供了可靠基准，支持单模态和多模态设置下的性能一致性。

MMR-Life: Piecing Together Real-life Scenes for Multimodal Multi-image Reasoning

MMR-Life: 组合真实场景以进行多模态多图像推理

Jiachun Li, Shaoping Huang, Zhuoran Jin, Chenlong Zhang, Pengfei Cao, Yubo Chen, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所认知与决策智能复杂系统重点实验室） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学交叉学科学院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 MMR-Life是一个评估多模态多图像推理能力的综合基准，通过现实场景中的多图像信息整合和多种推理类型测试，揭示了现有模型在复杂推理任务中的挑战和性能差异。

Comments Accepted by ICLR 2026, 78 pages, 60 figures

Vision-DeepResearch Benchmark: Rethinking Visual and Textual Search for Multimodal Large Language Models

视觉-深度研究基准：重新思考多模态大语言模型的视觉和文本搜索

Yu Zeng, Wenxuan Huang, Zhen Fang, Shuang Chen, Yufan Shen, Yishuo Cai, Xiaoman Wang, Zhenfei Yin, Lin Chen, Zehui Chen, Shiting Huang, Yiming Zhao, Xu Tang, Yao Hu, Philip Torr, Wanli Ouyang, Shaosheng Cao

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出Vision-DeepResearch基准，通过精心设计的问题评估多模态大语言模型的视觉与文本搜索能力，并引入多轮裁剪搜索流程提升实际检索性能。

Ref-Adv: Exploring MLLM Visual Reasoning in Referring Expression Tasks

Ref-Adv：探索提及表达任务中的多模态大语言模型视觉推理

Qihua Dong, Kuo Yang, Lin Ju, Handong Zhao, Yitian Zhang, Yizhou Wang, Huimin Zeng, Jianglin Lu, Yun Fu

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：MLLM(title)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 Ref-Adv 是一个旨在评估多模态大语言模型视觉推理能力的基准，通过增加表达复杂性和减少干扰项，揭示模型在视觉推理和 grounding 方面的不足。

Comments ICLR 2026

TactEx: An Explainable Multimodal Robotic Interaction Framework for Human-Like Touch and Hardness Estimation

TactEx：一种可解释的多模态机器人交互框架，用于类人触觉和硬度估计

Felix Verstraete, Lan Wei, Wen Fan, Dandan Zhang

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 TactEx通过融合视觉、触觉和语言模态，实现类人触觉和硬度估计，展示了在水果成熟度评估中的高任务成功率和可解释性。

Comments Accepted by 2026 ICRA

V2V-GoT: Vehicle-to-Vehicle Cooperative Autonomous Driving with Multimodal Large Language Models and Graph-of-Thoughts

V2V-GoT: 基于多模态大语言模型和思维图的车对车协同自动驾驶

Hsu-kuang Chiu, Ryo Hachiuma, Chien-Yi Wang, Yu-Chiang Frank Wang, Min-Hung Chen, Stephen F. Smith

机构 * NVIDIA ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)

AI总结 本文提出V2V-GoT框架，结合多模态大语言模型和图-思维方法，提升车对车协同自动驾驶的感知、预测和规划能力。

Comments Accepted by ICRA 2026 (IEEE International Conference on Robotics and Automation). Project: https://eddyhkchiu.github.io/v2vgot.github.io/ Code: https://github.com/eddyhkchiu/V2V-GoT Dataset: https://huggingface.co/datasets/eddyhkchiu/V2V-GoT-QA

KorMedMCQA-V: A Multimodal Benchmark for Evaluating Vision-Language Models on the Korean Medical Licensing Examination

KorMedMCQA-V: 一种用于评估视觉语言模型在韩国医学资格考试中多模态多项选择问答能力的基准测试

Byungjin Choi, Seongsu Bae, Sunjun Kweon, Edward Choi

机构 * Ajou University School of Medicine（阿乔大学医学院） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 KorMedMCQA-V是一个用于评估视觉语言模型在韩国医学资格考试中多模态多项选择问答能力的基准测试，展示了不同模型在医疗领域中的表现差异。

Comments 17 pages, 2 figures, 6 tables. (Includes appendix.)

SPD-Faith Bench: Diagnosing and Improving Faithfulness in Chain-of-Thought for Multimodal Large Language Models

SPD-Faith Bench: 诊断和改进多模态大语言模型中的推理忠实性

Weijiang Lv, Yaoxuan Feng, Xiaobo Xia, Jiayu Wang, Yan Jing, Wenchao Chen, Bo Chen

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 SPD-Faith Bench通过细粒度图像差异推理诊断并改进多模态大语言模型中的推理忠实性，揭示了感知盲区和感知-推理脱节的系统性失败模式，并提出SAGE框架提升视觉路由和推理与感知的一致性。

Comments 53 pages, 42 figures, 14 tables

Detecting Latin in Historical Books with Large Language Models: A Multimodal Benchmark

利用大语言模型检测历史书籍中的拉丁文：一个多模态基准测试

Yu Wu, Ke Shu, Jonas Fischer, Lidia Pivovarova, David Rosson, Eetu Mäkelä, Mikko Tolonen

机构 * University of Helsinki（赫尔辛基大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出利用大语言模型检测历史文献中的拉丁文片段，并通过多模态数据集评估模型性能，揭示了零样本模型在拉丁文识别中的有效性及局限性。

Comments Accepted by the EACL 2026 main conference. Code and data available at https://github.com/COMHIS/EACL26-detect-latin

OpenMAG: A Comprehensive Benchmark for Multimodal-Attributed Graph

OpenMAG: 多模态属性图的综合基准

Chenxi Wan, Xunkai Li, Yilong Zuo, Haokun Deng, Sihan Li, Bowen Fan, Hongchao Qin, Ronghua Li, Guoren Wang

机构 * Department of Computer Science, Beijing Institute of Technology, Beijing, China（计算机科学系，北京理工大学，北京，中国） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 OpenMAG是一个综合基准，通过整合多领域数据集和多种编码器，提供统一框架以评估多模态属性图学习的公平比较。

XEmoGPT: An Explainable Multimodal Emotion Recognition Framework with Cue-Level Perception and Reasoning

XEmoGPT：一种具有线索级感知与推理的可解释多模态情感识别框架

Hanwen Zhang, Yao Liu, Peiyuan Jiang, Lang Junjie, Xie Jun, Yihui He, Yajiao Deng, Siyu Du, Qiao Liu

机构 * School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） ； th Research Institute, China Electronics Technology Group Corporation（中国电子科技集团第五十四研究所） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.MM

AI总结 XEmoGPT通过专门模块和大规模数据集提升多模态情感识别的可解释性和线索级推理能力。

From Sparse Decisions to Dense Reasoning: A Multi-attribute Trajectory Paradigm for Multimodal Moderation

从稀疏决策到密集推理：一种多属性轨迹范式用于多模态调制

Tianle Gu, Kexin Huang, Lingyu Li, Ruilin Luo, Shiyang Huang, Zongqi Wang, Yujiu Yang, Yan Teng, Yingchun Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 UniMod提出一种多属性轨迹范式，通过多维边界学习提升多模态调制效果，以更少的数据实现高效安全内容识别。

Multimodal Evaluation of Russian-language Architectures

多模态评估框架MERA Multi对俄语架构的评估

Artem Chervyakov, Ulyana Isaeva, Anton Emelyanov, Artem Safin, Maria Tikhonova, Alexander Kharitonov, Yulia Lyakh, Petr Surovtsev, Denis Shevelev, Vildan Saburov, Vasily Konovalov, Elisei Rykov, Ivan Sviridov, Amina Miftakhova, Ilseyar Alimova, Alexander Panchenko, Alexander Kapitanov, Alena Fenogenova

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出MERA Multi框架，用于评估俄语多模态架构，包含18个新任务和统一的评估方法，旨在解决俄语多模态基准缺失的问题。

Comments EACL main track