MME-EMOTION: A HOLISTIC EVALUATION BENCHMARK FOR EMOTIONAL INTELLIGENCE IN MULTIMODAL LARGE LANGUAGE

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
阅读量35 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： LLM Daily LLM Evaluation 文章标签： 语言模型 大模型 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/153464092

在这里插入图片描述

一、文章主要内容总结

1. 研究背景

情感计算作为交叉学科，致力于弥合人类情商与机器能力的差距，在教育、医疗、人机交互等领域应用广泛。随着多模态大型语言模型（MLLMs）的兴起，研究重心从情感识别转向情感状态背后线索的可解释性，但当前情感基准存在场景覆盖不足、评估协议不一致等问题，无法清晰衡量MLLMs在真实场景中的情感泛化能力、情感识别准确性及情感触发因素识别能力。

2. 核心贡献：MME-Emotion基准

  • 数据规模与覆盖范围：作为MLLMs领域最大的情商基准，包含6500个精心挑选的视频片段及对应的任务专属问答（QA）对，涵盖27种不同场景，构建了8项情感任务，包括实验室情感识别（ER-Lab）、自然场景情感识别（ER-Wild）、噪声下情感识别（Noise-ER）、细粒度情感识别（FG-ER）、多标签情感识别（ML-ER）、情感分析（SA）、细粒度情感分析（FG-SA）和意图识别（IR）。视频时长分布均衡，平均时长超3.3秒，每个任务至少含500个QA对。
  • 评估套件设计：提出基于多智能体系统框架的整体评估套件，采用“MLLM作为评判者”策略实现自动化评估。通过视觉线索提取、音频线索提取（借助Qwen2-Audio作为音频智能体）、答案步骤分割（以GPT-4.1为
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
MME: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Multimodal Large Language Models
c_cpp_csharp的专栏
08-18 2461
多模态大语言模型（MLLM）依靠强大的LLM来执行多模态任务，在最近的研究中显示出惊人的涌现能力，例如基于图像写诗。然而，这些案例研究很难完全反映MLLM的表现，缺乏全面的评估。在本文中，我们填补了这一空白，提出了第一个MLLM评估基准MME。它测量了总共14个子任务的感知和认知能力。为了避免直接使用公共数据集进行评估可能导致的数据泄露，指令-答案对的注释都是手动设计的。简洁的指令设计使我们能够公平地比较MLLM，而不是在提示工程中苦苦挣扎。此外，有了这样的指示，我们也可以很容易地进行定量统计。
MME: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Multimodal Large Language ModelsMME：多模态大语言模型综合评估基准
Mars_prime的博客
12-11 7816
在本节中，我们对 MME 基准进行了大量实验，以评估总共 12 个开源 MLLM，包括 BLIP-2、LLaVA、MiniGPT-4、mPLUG-Owl、LLaMA-Adapter-v2、Otter、Multimodal-GPT、 InstructBLIP、VisualGLM-6B、PandaGPT、ImageBind-LLM 和 LaVIN。细粒度的识别更多的是测试MLLM的知识资源。为了推断出正确的答案，MLLM需要遵循指令，感知图像的内容，并调用LLM中保留的知识，这比单一的感知任务更具挑战性。
MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models MM-LLMs: 多模态大语言模型的新进展（二）
qq_55923034的博客
11-26 1093
—腾讯人工智能实验室、日本京都大学、阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学2024.2发布在arxiv 2024.8 发表在《Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024》上，属于中科院2区太长不看版-AI总结：在LLMs出现之前，已有多次对传统多模态预训练（MM PT）的调查。这些模型由于端到端训练需要大量计算资源，且在指令跟随、上下文学习（ICL）、思维链（CoT）和交互能力等方面存在不足。
Woodpecker: Hallucination Correction for Multimodal Large Language Models----啄木鸟：多模态大语言模型的幻觉校正
Mars_prime的博客
11-29 1636
多模态大型语言模型（MLLM）[41]现在在研究界蓬勃发展，致力于通用人工智能（AGI）。通过利用强大的大型语言模型 (LLM)，研究人员将视觉等外来模态与语言结合起来，并开发具有各种令人兴奋的功能的 MLLM [1,21,40,44,47]，例如完整描述给定图像的内容。然而，尽管这些 MLLM 很强大，但它们有时会输出与输入图像不一致的描述。它被称为幻觉，并且已被发现在 MLLM 中普遍存在[20]。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 157
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
最新发布
weisheng00的博客
11-24 374
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 285
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 51
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1534
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 462
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 161
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
【字节跳动 AI 原生 IDE TRAE 】
youngerwang的博客
11-22 633
字节跳动推出的AI原生IDE TRAE是国内首款协作级AI开发工具，采用"交互层-智能层-协议层-生态层"四层架构，支持SOLO智能自主开发模式和多模态交互。核心功能包括：1）SOLO模式支持需求分析、工具调度和全流程自动化开发；2）双模式交互系统兼顾精细控制和快速原型开发；3）多模态交互支持语音、图像和代码片段输入；4）开放的智能体生态系统。TRAE深度融合大模型能力，在前后端开发中展现出高效代码生成和自动化能力，并通过MCP协议实现安全工具调用。产品迭代迅速，216天发布63个版本，
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
11-24 16
现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
宇树G1-D：人形机器人下一步方向！
Charlie_Mo的博客
11-21 974
宇树科技推出G1-D人形机器人工作站全栈解决方案，实现从硬件平台向"硬件+数据+AI"生态平台升级。该方案以G1-D为核心载体，为AI模型开发提供强力支撑，可应用于制造业等场景，提升生产精度和效率。在AI技术快速发展的背景下，掌握基于G1-D的AI开发技能将增强就业竞争力。这一创新方案为行业搭建AI训练基础设施，推动技术进步，展现未来发展潜力。
强化学习人形机器人奖励函数分析
ModestCoder_的博客
11-23 583
PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种 Actor-Critic 架构算法。奖励函数是整个学习过程的指挥棒。学习预测未来的累积回报（Return）。用于处理物理限制的软约束，形式通常为单边损失（Hinge Loss）。，作为 Cost/Penalty 使用，用于约束能量和保持稳定。以下是代码中各个奖励项的数学表达及其物理含义分析。形式，旨在最大化机器人对指令的跟随精度。这种设计是现代机器人控制领域的标准范式。形式，在总奖励计算中通常会被赋予。
5G与人工智能：相辅相成推动未来智能化世界
2501_94108919的博客
11-21 927
近年来，5G和人工智能（AI）被视为数字时代的两大核心技术，它们不仅各自推动了技术进步，还在相互结合的过程中，带来了革命性的变革。例如，在智能制造中，AI可以基于5G传输的生产数据，实时调整生产线，优化生产效率，减少停机时间。比如，通过5G网络连接的智能穿戴设备可以实时监测患者的生命体征，并通过AI分析数据，为医生提供决策支持，甚至进行远程手术指导。5G网络的普及需要大量的基站和基础设施建设，而AI的应用则要求更高的计算能力和更低的延迟，这对硬件的要求非常高。
Python机器学习库
2509_93946396的博客
11-22 539
说到机器学习核心库，Sklearn的API设计确实经典。最近在做的图像分类项目里，用tf.data构建数据管道比传统生成器效率提升明显，尤其是map()和cache()的链式调用，让数据增强流程流畅了不少。最近遇到个有趣案例：某电商用户行为数据清洗时，发现用pd.get_dummies()处理分类变量比手动编码快了三倍，配合query()方法做数据筛选，代码行数直接减半。计算机视觉项目里OpenCV的HOG特征提取依然可靠，配合imutils库里的便捷函数，几行代码就能完成复杂的目标检测预处理。
【科研绘图系列】R语言绘制PCA贡献图（scattter plot）
专注生信领域
11-21 500
本研究通过对 α-突触核蛋白的能量数据进行详细的分析，揭示了其在不同结构状态下的结构特征和变化规律。在研究过程中，采用了多种数据分析方法，包括数据预处理、结构质量评估、Ramachandran 图绘制、背骨氢键能量分布分析和 PCA 分析等。
《AI智脉速递》2025 年 11月7日 - 11月23日
mao_feng的博客
11-23 449
蚂蚁集团推出的全模态 AI 助手 “灵光” 上线 4 天下载量突破 100 万，较 ChatGPT、Sora2 更快达成百万用户里程碑，登顶 App Store 工具榜第一。该项目由日本八大巨头联合推动，旨在打破台积电、三星垄断，为全球 AI 大模型提供先进算力硬件支撑。AI 数据中心的超高能耗推动储能系统从 “可选” 变 “必备”，相关市场需求呈爆发式增长，英伟达黄仁勋称能源成本将重塑 AI 竞争格局。华谊兄弟启动 “H・AI 火种计划”，将 AI 与 CG 技术、真人实拍结合，批量制作影视内容。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

UnknownBody

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值