快科技12月11日音讯，打破据国内媒体报导，打破从极越轿车内部得悉，极越CEO夏一平经过视频会议的方法与整体职工交流，坦白标明公司现在正遇到困难，公司需求当即调整，进入创业的2.0阶段，办理层将竭尽全力，与整体职工共渡难关。
AV-Odyssey试验成果从试验成果中，不生能够发现:AV-Odyssey的挑战性:大多数现有的多模态大言语模型均匀体现仅略高于25%，不生这与四选一问题的随机猜想精确率适当。一个比如如下图所示:这一发现再次印证了DeafTest的开始定论:当时多模态大模型在根底的听力才能上存在显着短板，育传言吴音频感知依然是多模态使命中的最大瓶颈。
过错的散布如下图所示:这一剖析成果提醒了一个重要趋势:63%的过错都会集在音频了解上!例如，奇隆在某些使命中，奇隆尽管模型正确了解了视觉信息，可是音频片段的内容辨认过错，导致了过错答案的生成。值得注意的是，打破即使是AV-Odyssey中的体现最佳的模型GPT-4o，也仅取得了34.5%的精确率。经过设定严厉的规范，不生AV-Odyssey基准测验为评价多模态大模型在音频视觉使命中的才能供给了一个重要东西，不生突显了现有模型的局限性，并为未来的改善指明晰方向。
为了保证评价的稳健性和公正性，育传言吴一切使命均选用四选一的多项挑选题方法，育传言吴每个问题都交融了视觉、听觉等多模态信息，全面调查模型的归纳处理才能。问题的方法如下图所示:AV-Odyssey中包括了由人类专家全新标示的4555个问题，奇隆保证标题没有在其他任何数据会集呈现过，奇隆使命散布以及计算信息如下面图表所示:一起，为了进一步操控质量，研讨团队使用5个视觉言语模型和4个音频大言语模型，过滤出包括冗余图画或音频片段的问题。
不仅如此，打破研讨团队还提出了首个全面的多模态大模型视听才能评价基准AV-Odyssey。
这一发现激发了研讨团队的考虑:为什么如此先进的模型在听觉辨识方面如此单薄?为了添补这一空白，不生研讨团队首度提出了一个全新的测验东西DeafTest，不生它专门用来测验多模态大模型的根底听觉才能。而在2024-2025雪季，育传言吴哈尔滨则为自己立下了招待游客1.5亿人次，旅行收入打破1700亿的flag。
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