What We are Missing in Multimodal LLM Evaluation?
我们在多模态大语言模型评估中缺失了什么？
机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
AI总结 本文分析现有多模态大语言模型评估基准的不足，识别出时空连贯性、物理世界理解、多模态一致性和选择性注意等关键缺失，强调填补这些空白对衡量多模态智能真实进展的重要性。
高校专区
University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）
Learning from the Self-future: On-policy Self-distillation for dLLMs
从自我未来学习：面向扩散LLM的在线自蒸馏
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； ELLIS Institute Tubingen（ELLIS蒂宾根研究所） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Tubingen AI Center（蒂宾根人工智能中心）
AI总结 提出首个面向扩散大语言模型的在线自蒸馏框架d-OPSD，通过自我生成答案作为后缀条件实现从自我未来经验学习，并将监督从词元级转向步骤级，在推理基准上以约10%的优化步骤超越RLVR和SFT基线。
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