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Zerobench
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ZeroBench 主要面向人工智能研究人员、开发者和企业，尤其是那些专注于多模态模型开发和评估的团队。它为他们提供了一个高难度的基准测试工具，用于衡量和改进模型的视觉理解能力。
AI模型研究工具#多模态#基准测试#视觉理解#人工智能#模型评估普通产品开源
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简介
ZeroBench 是一个专为评估大型多模态模型（LMMs）视觉理解能力而设计的基准测试。它通过 100 个精心设计且经过严格审查的复杂问题，以及 334 个子问题，挑战当前模型的极限。该基准测试旨在填补现有视觉基准的不足，提供更具挑战性和高质量的评估工具。ZeroBench 的主要优点是其高难度、轻量级、多样化和高质量的特点，使其能够有效区分模型的性能。此外，它还提供了详细的子问题评估，帮助研究人员更好地理解模型的推理能力。
截图
产品特色
提供 100 个高难度主问题和 334 个子问题，全面评估模型的视觉理解能力。
支持多种评估指标，包括 pass@1、pass@5 和 5/5 可靠性，精确衡量模型性能。
轻量级设计，便于快速评估和资源节约，适合大规模模型测试。
多样化问题类型，涵盖多种视觉推理场景，如几何计算、语言解码、图像分析等。
提供公开数据集和代码，方便研究人员复现和扩展研究。
使用教程
1. 访问 ZeroBench 网站，了解基准测试的背景和目标。
2. 下载 ZeroBench 数据集和代码，熟悉其结构和评估指标。
3. 使用 ZeroBench 提供的代码模板，将您的模型接入评估流程。
4. 运行评估，查看模型在主问题和子问题上的表现。
5. 根据评估结果，优化模型性能，重新测试以验证改进效果。
流量来源
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