What is ZeroBench?
在多模態模型快速發展的領域中，現有視覺基準測試的效能往往很快達到瓶頸，幾乎沒有空間來衡量真正的進展。ZeroBench 作為一個突破性的基準測試應運而生，旨在挑戰即使是最先進模型的能力。ZeroBench 透過 100 個經過嚴格策劃的問題和 334 個子問題，以其他基準測試無法做到的方式評估視覺推理、解讀和計算準確性。
主要特色：
🔍 具挑戰性的問題： ZeroBench 的主要問題旨在測試多模態模型的極限，確保它們不能依賴記憶或簡單的模式識別。
📊 用於深入分析的子問題： 每個主要問題都分解為子問題，可以詳細分析模型成功或失敗的地方。
🌐 多樣化的情境： 從棋盤分析到迷宮導航，ZeroBench 涵蓋了廣泛的真實世界和抽象視覺推理任務。
⚡ 輕量化設計： ZeroBench 經過優化，可實現高效評估，在最大限度地提高洞察力的同時，最大限度地減少計算開銷。
✅ 人工驗證的品質： 每個問題和子問題都經過嚴格的審查，以確保準確性和相關性。
使用案例：
模型開發： 研究人員可以使用 ZeroBench 來識別其多模態模型的弱點，從而指導視覺推理和計算準確性的改進。
基準測試： 在真正具有挑戰性的基準測試上比較不同模型的效能，確保公平且有意義的評估。
訓練資料： ZeroBench 的子問題可以用作有針對性的訓練資料，以提高模型將複雜視覺任務分解為可管理步驟的能力。
結論：
ZeroBench 不僅僅是另一個基準測試，它還是推動多模態模型能夠實現的極限的工具。透過專注於具有挑戰性、多樣化和高品質的問題，ZeroBench 清楚地呈現了模型的真實能力。無論您是研究人員、開發人員還是愛好者，ZeroBench 都能提供您所需的見解，以推動多模態 AI 的創新。
常見問題：
問：ZeroBench 的設計對象是誰？
答：ZeroBench 非常適合從事多模態模型的研究人員和開發人員，他們希望嚴格測試和改進其系統。
問：我如何為 ZeroBench 做出貢獻？
答：您可以透過紅隊演練基準測試來識別錯誤，或提交符合 ZeroBench 標準的新問題來提供幫助。
問：ZeroBench 是開源的嗎？
答：是的，該資料集可在 HuggingFace 上取得，並且在 GitHub 上提供了評估程式碼，以便輕鬆整合到您的工作流程中。
問：為什麼主要問題如此困難？
答：主要問題旨在將模型推向目前的極限之外，確保基準測試在模型發展時保持相關性。
問：ZeroBench 如何處理資料汙染？
答：有意排除範例問題的答案，以防止模型記住解決方案，從而確保公平的評估。
More information on ZeroBench
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ZeroBench was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-22.
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