Northeastern University（东北大学）

Can MLLMs Decode the Creative Leap? Introducing C4 for Cross-Concept Understanding

多模态大语言模型（MLLMs）能否解码创造性飞跃？推出面向跨概念理解的C4框架

Ming Wang, Yuqing Zhang, Tingna Xie, Xiangju Li, Xiaocui Yang, Daling Wang, Shi Feng, Yifei Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算与信息系统学院） ； School of Computer Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 该研究推出受认知启发的C4成语跨概念创造力评估框架，构建含884个案例的C4-Eval集，评估10款MLLMs发现闭源模型准确率最高达50.7%，揭示当前MLLMs创造性解码能力存在显著差距。