arXiv cs.CL· Chenlong Wang, Yuhang Chen, Zhihan Hu, Dongping Chen, Wenhu Chen, Sarah Wiegreffe, Tianyi Zhou·· 9 小时前AI 评分32
GapEval：量化统一多模态模型理解与生成之间的差距
Quantifying the Gap between Understanding and Generation within Unified Multimodal Models
AI 导读
研究者提出双向基准 GapEval，用于量化统一多模态模型（UMM）理解与生成能力之间的差距，每道题均可用图像和文本两种模态作答，实现双向推理与跨模态一致性的对称评估。实验显示，不同架构的 UMM 在两个方向上普遍存在持续差距，表明当前模型仅实现表层统一，而非深层认知融合。从知识操作角度的实证研究进一步发现，UMM 内部知识往往彼此割裂，跨模态的能力涌现与知识并不同步。
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