这项由东京大学宫井敦之（Atsuyuki Miyai）、小野原翔太（Shota Onohara）、白正勋（Jeonghun Baek）和相沢清晴（Kiyoharu Aizawa）领导的研究团队完成的创新性研究，发表于2025年12月16日，论文编号为arXiv:2512.14620v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。

想象一下这样的场景：你拿着手机拍摄了一张包含日文问题和图片的考试卷子，然后问AI助手这道题的答案。这个过程看似简单，但实际上对AI来说是个巨大挑战——它需要同时"看懂"图片和"读懂"文字，并将两者结合起来理解问题的真正含义。就像人类在做一道既有图表又有文字描述的数学题时，需要眼睛和大脑协同工作一样。

东京大学的研究团队发现了一个令人惊讶的现象：当前最先进的AI模型在处理这种"图文混合"的日语问题时表现得出奇糟糕，甚至有些模型的正确率接近随机猜测的水平。这就像是一个在纸质考试中表现优异的学生，一旦换成电子屏幕考试就突然变得手忙脚乱。

为了深入研究这个问题，研究团队开发了一个名为JMMMU-Pro的全新测试基准。这个基准的特别之处在于，它将原本分开提供给AI的图片和文字问题合并成一张完整的图像，就像真实世界中的考试卷子、网页截图或者黑板照片一样。更有趣的是，他们还提出了一种叫做"Vibe基准构建法"的创新方法，让AI图像生成模型来自动创建这些测试题目，而人类只需要在旁边"监工"，检查质量并在必要时调整指令。

研究结果揭示了一个令人担忧的现状：几乎所有开源AI模型在这项测试中都表现不佳，最好的开源模型正确率还不到50%，而许多模型的表现甚至接近瞎猜的水平。相比之下，像GPT和Gemini这样的商业闭源模型却能轻松应对，正确率高达80-90%。这种巨大差距就像是业余选手和职业选手之间的较量，差距之大令人震惊。

一、日语多模态理解的现状困境

在当今这个信息爆炸的时代，AI技术在英语世界取得了令人瞩目的成就。我们经常看到各种AI助手能够流畅地回答英文问题，甚至能够处理包含图片和文字的复杂任务。然而，当我们把目光转向其他语言，特别是日语时，情况就大不相同了。

日语作为世界上使用人数众多的语言之一，有着独特的文字系统和文化背景。日语文字系统包含平假名、片假名和汉字三套文字，这就像是在同一个句子中混合使用三种不同的密码系统。此外，日语的语法结构与英语截然不同，文化内涵也有着深厚的历史积淀。

研究团队发现，目前针对日语的AI模型评测基准相对匮乏，特别是在多模态理解方面。所谓多模态理解，就是指AI需要同时处理文字、图片、声音等多种信息类型，并将它们整合起来理解问题的完整含义。这就好比人类在看一本图文并茂的教科书时，不仅要读懂文字，还要理解图表，并将两者结合起来掌握知识点。

现有的日语AI评测基准大多存在一个根本性问题：它们将图片和文字分别提供给AI模型。这种做法就像是把一道完整的题目拆分成两部分，先给学生看图片，再单独给出文字问题，这与真实世界中的情况相去甚远。在现实生活中，我们看到的往往是图文混合的内容，比如包含图表的报告、带有说明图的说明书、或者课堂上老师在黑板上同时写字和画图。

更重要的是，这种分离式的评测方法无法真正检验AI模型的核心认知能力——即通过视觉感知来整合理解图像和文字信息的能力。这种能力对于未来的智能机器人和自主系统来说至关重要。设想一下，一个在日本工作的服务机器人需要能够理解日语标识牌、阅读包含图片的使用说明，甚至理解顾客拿着的包含图文信息的手机屏幕。

东京大学研究团队意识到这个问题的严重性。他们发现，虽然在英语世界已经有了MMMU-Pro这样的先进测试基准，但日语领域却缺乏相应的评测工具。MMMU-Pro的创新之处在于将图片和文字问题融合到同一张图像中，从而更真实地模拟人类的认知过程。然而，这种测试方法在日语领域还是一片空白。

研究团队还注意到另一个重要现象：日语用户越来越多地使用包含图文混合内容的屏幕截图来与AI助手交流。用户可能会拍摄包含日语文字和图像的网页、考试题目、或者说明书，然后询问AI助手相关问题。然而，当前的AI模型在处理这种真实使用场景时表现如何，一直缺乏系统性的评估。

这种评估空白不仅影响了学术研究的发展，也阻碍了实用AI产品的改进。开发者无法准确了解他们的模型在处理日语图文混合内容时的真实表现，用户也无法对不同AI产品的能力有清晰的认知。这就像是在没有标准尺子的情况下试图测量物体长度——缺乏统一、可靠的测量标准，整个领域的进步都会受到影响。

二、JMMMU-Pro基准的创新设计

面对日语多模态理解评测的空白，东京大学研究团队决定构建一个全新的测试基准——JMMMU-Pro。这个基准的设计理念可以用一个生动的比喻来理解：如果说原来的测试方法像是给学生分别展示课本的文字页面和图片页面，那么JMMMU-Pro就像是把完整的课本页面直接展示给学生，让他们在真实的阅读情境中解答问题。

JMMMU-Pro基准建立在已有的JMMMU基准之上。JMMMU是目前最重要的日语多学科多模态理解测试基准，包含1320个涵盖28个学科的问题。这些问题分为两大类：文化无关类和文化特定类。文化无关类包含720个问题，涵盖艺术心理学、商业、健康医学、科学、技术工程等24个学科，这些问题主要通过翻译英语MMMU基准获得。文化特定类则包含600个问题，涵盖日本艺术、日本传统、日本历史和世界史等4个学科，这些问题专门针对日本文化背景设计。

JMMMU-Pro的核心创新在于将JMMMU中的每一个问题都转换为图像形式。原本在JMMMU中，AI模型会分别接收到一张图片和一段文字问题，然后需要结合两者来回答。而在JMMMU-Pro中，图片和文字问题被合并成一张完整的复合图像，AI模型只能通过视觉感知来获取所有信息。

这种转换过程就像是把传统的分镜头电影改编成单镜头长片。原来需要在不同画面间切换的信息，现在都要在同一个画面中呈现。这不仅考验AI模型的图像识别能力，更重要的是考验它们整合视觉信息的能力——既要能够准确识别图像中的文字内容，又要理解图像本身的含义，还要将两者结合起来推理出正确答案。

为了让这些复合图像尽可能接近真实世界的使用场景，研究团队设计了多种不同的呈现形式。这些图像可能看起来像是用手机拍摄的练习册页面，可能是电脑屏幕的截图，也可能是投影仪上显示的课件，或者是黑板上的板书。这种多样化的设计确保了测试的真实性和全面性。

研究团队在验证原始JMMMU基准时还进行了一些重要的改进。他们将所有开放式问题转换为选择题形式，这样做的好处是让评分更加客观准确，避免了因为答案表达方式不同而造成的误判。同时，他们还修正了原基准中的两个错误样本，并改进了答案解析算法，使其能够更准确地处理现代AI模型输出的长篇推理过程。

这个改进后的基准被命名为JMMMU-verified-2025-12，确保了研究结果的可靠性和可比较性。这就像是在进行科学实验之前先校准好所有的测量仪器，确保后续的实验结果能够准确反映真实情况。

JMMMU-Pro基准的另一个重要特点是其广泛的学科覆盖面。从艺术到科学，从历史到工程，从医学到商业，这些问题涵盖了大学水平的各个主要学科领域。这种广泛性确保了测试结果能够全面反映AI模型在不同知识领域的表现，而不是仅仅在某个特定领域的能力。

更重要的是，这个基准还特别注重文化层面的理解。日语不仅仅是一种语言工具，更承载着深厚的文化内涵。通过包含大量文化特定的问题，JMMMU-Pro能够测试AI模型是否真正理解日本文化背景下的概念和表达方式，而不只是机械地翻译文字。

三、Vibe基准构建法的技术突破

在构建JMMMU-Pro的过程中，研究团队面临着一个巨大的挑战：如何高效地将1320个问题都转换为图像形式。传统的做法是让人工设计师一个一个地制作这些图像，但这种方法不仅成本高昂，而且极其耗时。就像是要求一位艺术家手工绘制数千张插图一样，即使是最勤奋的团队也难以在合理的时间内完成。

为了解决这个问题，研究团队提出了一种革命性的方法——Vibe基准构建法（Vibe Benchmark Construction）。这种方法的核心思想是让AI图像生成模型承担主要的制作工作，而人类只需要扮演"质量监督员"的角色。这就像是从手工作坊转向现代化工厂生产——机器负责批量生产，人类负责质量控制。

Vibe基准构建法的工作流程可以比作一个智能化的图像制作工厂。首先，原始的问题文本和图像被输入到工厂的"原材料仓库"。然后，高度智能的图像生成模型——在这个研究中使用的是Nano Banana Pro（实际上是Google的Gemini 3 Pro图像生成模型）——就像是工厂中的自动化生产线，根据指令将原材料加工成成品图像。

Nano Banana Pro的选择并非偶然。这个模型具有两个关键优势：首先，它能够生成极其逼真的图像，生成的内容看起来就像真实拍摄的照片；其次，它对日语文本的处理能力特别出色，能够准确地在图像中嵌入清晰、可读的日语文字。这种能力对于JMMMU-Pro来说至关重要，因为许多问题都包含复杂的日语文本。

研究团队为这个"图像工厂"设计了详细的生产指南。他们创建了一套灵活的指令模板，可以控制生成图像的各种特征。这就像是为工厂制定了不同的生产配方，每种配方都能产生不同风格的产品。

生产配方包括六个主要参数。背景类型可以选择练习册、考试卷、白板、黑板、投影仪屏幕、iPad屏幕、网页、任天堂Switch屏幕或电视节目等九种不同样式。背景颜色可以选择白色、浅绿色、浅黄色、浅粉色、浅灰色或浅蓝色等多种颜色。字体样式包括手写文字、电脑字体、粗体电脑字体、细体电脑字体和漫画风格电脑字体。页边距可以设置为大或小。拍摄状态可以模拟手机拍照、电脑截图或手机截图。图像宽高比可以选择9:16、16:9、3:4或1:1等不同比例。

通过这些参数的不同组合，研究团队能够生成风格多样的图像，确保测试的多样性和真实性。这就像是一家能够生产多种口味糕点的面包店，每种糕点都有独特的特色，但制作工艺都同样精良。

在生产过程中，质量控制是至关重要的一环。研究团队建立了一套严格的人工审查流程。每一个生成的图像都需要经过人工检查，确保文字清晰可读、图像内容准确、整体视觉效果自然。如果发现问题，审查员会调整生产指令并要求重新生成，就像质检员发现不合格产品后要求重新生产一样。

在第一轮审查中，约71%的图像通过了质量检验。剩余29%的图像主要存在以下问题：问题图像被替换为无关图像、图像中的文字无法清晰读取、部分问题文字缺失或错误、或者生成的图像在视觉上显得不自然。对于这些不合格的图像，研究团队会使用相同或稍作调整的指令重新生成，直到达到质量标准。

值得注意的是，Nano Banana Pro在处理某些类型的内容时存在限制。研究团队发现，对于问题文本特别长的情况、图像中包含很小或难以渲染的文字、极端宽高比的图像、化学公式或乐谱等特殊领域，以及因政策限制被拒绝生成的内容，自动化生成方法效果不佳。对于这些情况，研究团队采用了人工制作的方式，共手工制作了67个样本。

通过Vibe基准构建法，研究团队成功地将约95%的JMMMU-Pro问题实现了自动化生成。这种方法不仅大大降低了制作成本，还显著提高了制作效率。更重要的是，这种方法具有很强的可扩展性，随着图像生成技术的不断进步，未来可以更轻松地构建更大规模、更复杂的图像基准。

四、全面实验结果的惊人发现

为了全面评估JMMMU-Pro基准的效果，研究团队对14个不同的大型多模态模型进行了详细测试。这些模型就像是来自不同学校的学生，有的来自顶尖私立学校（闭源商业模型），有的来自优秀公立学校（开源模型），还有的专门擅长某种语言或文化背景。通过让它们参加同一场考试，研究团队想要了解谁的表现最好，以及不同类型的"学生"在哪些方面存在差距。

参与测试的模型可以分为几个主要类别。首先是闭源商业模型的代表，包括OpenAI的GPT-5.2和Google的Gemini3Pro，这些可以看作是"私立贵族学校"的尖子生。然后是以英语为主的开源模型，如LLaVA-OneVision系列和InternVL系列，它们就像是在英语环境中接受良好教育的国际学生。还有多语言开源模型，如Qwen3VL系列、Phi-4-multimodal等，这些模型具备处理多种语言的能力，就像是从国际学校培养出来的多语言人才。最后是专门针对日语优化的开源模型，如Sarashina2系列和Heron-NVILA-Lite，这些可以视为在日语环境中专门培训的本地化模型。

实验结果揭示了一个令人震惊的现实：几乎所有开源模型在JMMMU-Pro测试中都表现不佳，即使是表现最好的开源模型Qwen3-VL-8B也只达到了47.27%的准确率，还不到及格线。更令人担忧的是，有9个开源模型的表现甚至低于32%，接近于随机猜测的水平。这就像是一群平时成绩不错的学生突然遇到了一种全新的考试形式，结果大部分人都考得很糟糕。

相比之下，闭源商业模型的表现则截然不同。GPT-5.2达到了83.33%的准确率，而Gemini3Pro更是达到了惊人的87.04%，这种表现差距就像是普通学生和学霸之间的巨大鸿沟。这种差距不仅令人惊讶，也引发了人们对开源模型能力的深思。

更有趣的是，当研究团队比较同一模型在原始JMMMU和新的JMMMU-Pro上的表现时，发现了另一个重要现象：大部分开源模型在JMMMU-Pro上的表现都比在原始JMMMU上要差。有些模型的准确率下降幅度甚至达到了23个百分点，这就像是一个学生从课堂测试到实际应用考试时成绩大幅下滑。

这种性能下降说明了什么呢？研究团队认为，这反映出开源模型在真正的视觉文本整合理解方面存在根本性缺陷。原来的JMMMU测试允许模型分别处理图像和文字，然后再进行整合，这相当于给了模型额外的"辅助工具"。而JMMMU-Pro则要求模型完全依靠视觉感知来获取和理解所有信息，这是一个更接近人类认知方式的挑战。

研究团队还发现了一个有趣的现象：不同类型的开源模型表现出不同的问题模式。英语中心的开源模型往往在日语文字识别方面存在困难，就像一个只会英语的学生突然要用日语答题。多语言模型虽然理论上支持日语，但在复杂的视觉文本整合任务中仍然力不从心。而专门的日语模型虽然在语言理解方面有优势，但在视觉感知能力上却显得不足。

通过详细分析模型在不同学科领域的表现，研究团队还发现了一些有趣的规律。某些需要深度文化理解的题目，即使是表现相对较好的模型也经常出错。这就像是外国学生在处理带有浓厚本土文化色彩的问题时会感到困惑一样。而涉及技术或科学计算的问题，模型的表现相对更稳定一些。

更值得注意的是，研究团队发现链式思维提示（Chain-of-Thought prompting）在JMMMU-Pro中的效果与在原始JMMMU中截然不同。在原始JMMMU中，只有少数模型能从链式思维提示中受益，而在JMMMU-Pro中，有更多模型表现出对这种提示方式的依赖。这说明当任务变得更加复杂时，模型需要更明确的推理指导。

这些发现让研究团队意识到，开源社区在多模态理解特别是视觉文本整合方面还有很长的路要走。虽然开源模型在某些单项任务上表现不错，但在需要深度整合多种信息源的复杂任务中，它们与商业闭源模型之间存在显著差距。

五、深入分析揭示的根本问题

为了理解开源模型在JMMMU-Pro上表现不佳的根本原因，研究团队进行了一系列深入分析。他们就像医生诊断病因一样，试图找出模型"生病"的确切原因，从而为"治疗"提供明确方向。

首先，研究团队怀疑问题可能出在日语光学字符识别（OCR）能力上。OCR就像是模型的"眼睛"，如果连图像中的文字都无法准确识别，那么后续的理解和推理自然无从谈起。为了验证这个假设，研究团队设计了一个专门的OCR测试：让每个模型提取JMMMU-Pro图像中的完整文字内容，然后与原始文字进行比较，计算准确率。

这种测试方法类似于视力检查——让模型"读出"图像中的所有文字，看看它们的"视力"到底如何。研究团队使用编辑距离算法来计算模型提取的文字与原始文字之间的相似度，就像比较两份文档的相似程度一样。

测试结果显示，OCR能力确实与JMMMU-Pro性能存在正相关关系，相关系数达到0.593。这意味着模型的"视力"越好，在JMMMU-Pro上的表现也越好。然而，这种相关性并非绝对的线性关系，研究团队发现了一些有趣的例外情况。

比如，Heron-NVILA和Sarashina2.2-Vision这两个模型在OCR测试中表现相当，但在JMMMU-Pro上的成绩却相差很大。这就像两个人的视力测试结果差不多，但在需要理解文字内容的阅读理解考试中成绩却天差地别。这说明仅有良好的"视力"是不够的，还需要强大的"理解力"。

这个发现让研究团队意识到，解决JMMMU-Pro的挑战需要两个层面的能力提升：基础的OCR能力和高级的视觉文本整合理解能力。前者就像是学会读字，后者则像是学会理解文章含义。即使模型能够准确识别图像中的每个字符，如果缺乏将视觉信息和文本信息整合起来进行推理的能力，依然无法正确回答问题。

研究团队通过分析模型的错误案例进一步验证了这个观点。他们发现模型的错误主要分为两大类：感知错误和推理错误。感知错误就像是看错了图或者读错了字，这类错误主要源于OCR能力不足。而推理错误则是在正确识别了所有信息后，仍然得出错误结论，这类错误反映出模型在深层理解和逻辑推理方面的缺陷。

有趣的是，研究团队发现即使是同一个模型，在处理JMMMU（原始版本）和JMMMU-Pro时也会出现不同类型的错误。在原始版本中表现正常的模型，在JMMMU-Pro中可能会犯一些明显的感知错误，比如误读文字或者混淆图像内容。这说明当信息呈现方式发生变化时，模型的感知机制也会受到影响。

研究团队还发现，模型在处理不同类型的图像布局时表现出明显的偏好性。某些模型在处理类似课本页面的整齐布局时表现较好，但在面对手写笔记或者黑板照片这样的"非正式"布局时就容易出错。这就像某些学生习惯了印刷体，突然看到手写字就感到困惑。

更深层的分析显示，开源模型在处理需要文化背景知识的问题时困难更大。这些问题不仅要求模型具备技术处理能力，还需要对日本文化有深入理解。这种文化理解的缺失不仅体现在语言层面，也体现在视觉理解层面——某些具有文化特色的图像或者符号，模型往往无法正确理解其含义。

通过这些深入分析，研究团队得出了一个重要结论：构建真正优秀的多模态理解模型需要在多个维度同时发力。不仅要提升基础的OCR能力，还要强化视觉文本整合理解能力，同时还需要丰富的文化背景知识。这就像培养一个全面的人才，不仅要有好眼力，还要有好脑力，更要有丰富的文化素养。

六、技术创新的深远影响

JMMMU-Pro和Vibe基准构建法的提出，不仅仅是解决了一个技术测试问题，更在多个层面产生了深远的影响。这些创新就像是在AI研究的海洋中投下了几颗石头，激起的涟漪正在向四面八方扩散。

从技术发展角度来看，JMMMU-Pro填补了日语多模态理解评估的重要空白。在这个基准出现之前，研究人员就像是在没有标准尺子的情况下试图测量不同AI模型的能力——缺乏统一可靠的测量工具，很难准确比较不同模型的优劣。现在，研究社区终于有了一个专门针对日语视觉文本整合理解的"标准尺子"。

这种标准化的评估工具对于推动开源社区的发展具有重要意义。研究结果清晰地显示了开源模型与闭源商业模型之间的巨大差距，这种"现实冲击"往往是推动技术进步的最强动力。就像运动员看到自己与世界纪录之间的差距后会更加努力训练一样，开源社区也会因为看到明确的目标而加速发展。

Vibe基准构建法的创新意义可能更加深远。这种方法论代表了数据集构建思维的根本性转变——从传统的人工主导转向AI辅助的自动化生产。这就像是从手工业时代跨入了机器大生产时代，不仅大大提高了效率，还为构建更大规模、更复杂的评估基准开辟了新道路。

随着图像生成技术的快速发展，Vibe基准构建法的优势将变得更加明显。目前，Nano Banana Pro已经能够处理约95%的样本自动化生成，随着技术进步，这个比例还会继续提高。未来，我们可能会看到完全自动化的基准构建流程，人类只需要提供高级指导，具体的制作工作都由AI完成。

这种自动化基准构建方法还具有很强的可扩展性。研究团队展示的只是针对日语的应用，但同样的方法论可以轻松扩展到其他语言和文化背景。想象一下，未来可能会出现阿拉伯语版、泰语版、甚至各种方言版本的类似基准，每种都能准确反映该语言文化的独特特征。

从产业应用角度来看，JMMMU-Pro揭示的问题直指实际应用的痛点。在现实世界中，用户经常需要AI助手处理包含图文混合内容的任务——拍摄说明书询问操作步骤，截图网页询问内容理解，拍摄考试题目寻求帮助等等。JMMMU-Pro的测试结果表明，目前的开源模型在这些实际应用场景中可能表现不如预期。

这种"现实检验"对于产品开发者来说具有重要价值。它提醒开发者不能仅仅满足于模型在单项测试中的优异表现，还需要关注模型在真实使用场景中的综合能力。这就像汽车制造商不能仅仅测试发动机性能，还需要在真实道路条件下测试整车表现一样。

研究还揭示了一个重要的商业现实：在高端多模态理解能力方面，开源模型与商业闭源模型之间存在显著差距。这种差距不仅体现在技术层面，也反映了资源投入和研发重点的不同。商业公司往往有更充足的资源进行深度优化，特别是在复杂的多模态理解任务上。

然而，这种差距也为开源社区指明了努力方向。研究团队通过详细分析找出了开源模型的具体不足之处——OCR能力不足、视觉文本整合理解能力欠缺、文化背景知识缺失等。这些具体的问题诊断为改进工作提供了明确的路线图。

从学术研究角度来看，这项工作还催生了许多新的研究问题。如何提升模型的OCR能力？如何增强视觉文本整合理解能力？如何在模型中融入文化背景知识？如何构建更高质量的多模态训练数据？每一个问题都可能成为未来研究的重要方向。

更有趣的是，Vibe基准构建法还可能改变我们对数据集质量的认知。传统观念认为人工制作的数据集质量最高，但这项研究显示，在合适的质量控制机制下，AI生成的数据集也能达到很高的质量标准。这种认知转变可能会影响整个机器学习领域的数据集构建实践。

展望未来，JMMMU-Pro和Vibe基准构建法可能会成为推动多模态AI发展的重要催化剂。就像当年ImageNet数据集推动了计算机视觉的飞速发展一样，这些新的评估基准和构建方法可能会为多模态理解带来新的突破。

七、研究的局限与未来展望

任何科学研究都有其局限性，这项关于JMMMU-Pro的研究也不例外。研究团队在论文中坦诚地讨论了当前工作的限制，这种科学诚实的态度就像医生如实告知治疗方案的适用范围和潜在风险一样，有助于读者正确理解和应用研究成果。

首先，Vibe基准构建法虽然大大提高了效率，但并非万能的解决方案。研究团队发现，约5%的样本仍然需要人工制作，这些样本通常具有一些特殊特征：文本内容过长、图像中包含极小或难以渲染的文字、极端的图像宽高比、特殊领域内容如化学公式或音乐符号，以及因内容政策限制而被拒绝生成的样本。这就像是自动化工厂虽然能处理大部分产品，但某些特殊工艺品仍然需要手工制作。

这种局限性提醒我们，即使是最先进的AI图像生成技术，在处理某些复杂或特殊情况时仍然有其边界。未来的技术发展可能会逐步缩小这些边界，但在可预见的未来，人工干预仍然是确保质量的必要手段。

其次，当前的评估主要集中在选择题形式的问题上。虽然研究团队将原始JMMMU中的开放式问题都转换为了选择题，但这种转换可能会丢失一些信息。在现实应用中，用户往往期望AI能够提供详细的解释和推理过程，而不仅仅是一个简单的选择。这就像考试形式从论述题变成了选择题，虽然便于评分，但可能无法完全反映学生的真实能力。

此外，目前的基准主要关注日语环境，虽然方法论具有普遍适用性，但在推广到其他语言和文化时可能需要进行相应的调整。不同语言的文字系统、文化背景和视觉呈现习惯都可能影响基准的适用性。这就像一套为日本学生设计的教材，在应用到其他国家时需要考虑当地的教育文化差异。

从技术层面来看，当前的评估主要关注最终的答案准确性，而对模型的推理过程关注相对较少。虽然研究团队测试了链式思维提示的效果，但对于模型内部的推理机制仍然缺乏深入分析。这就像只看到了学生的考试成绩，但不了解他们的解题思路和知识掌握程度。

针对这些局限性，研究团队也提出了未来的改进方向。首先，可以进一步优化Vibe基准构建法，提高AI生成图像的质量和适用范围，减少需要人工干预的情况。随着图像生成技术的不断进步，这个目标是完全可以实现的。

其次，可以扩展基准的评估维度，不仅评估最终答案的准确性，还要评估模型的推理过程、解释能力和错误类型。这种多维度评估能够更全面地反映模型的能力水平，为改进提供更精确的指导。

再次，可以将这种方法论推广到更多语言和文化背景，构建真正的多语言多文化评估体系。这不仅有助于推动各语言AI技术的发展，也有助于研究不同文化背景对AI理解能力的影响。

从长远来看，研究团队认为JMMMU-Pro可能会推动开源社区在多模态理解方面的快速发展。目前显现的巨大差距往往是最强的发展动力，就像竞争激烈的市场环境会催生更多创新一样，明确的技术挑战会激发研究者的创造力。

研究团队还展望了一种可能的未来场景：当开源模型在JMMMU-Pro上的表现显著提升时，我们可能需要构建更加复杂和具有挑战性的基准。这种持续升级的评估体系将推动AI技术不断向前发展，就像奥运会不断刷新纪录一样。

最后，这项研究还可能催生一系列相关的研究方向。比如，如何构建更高质量的多模态训练数据？如何设计更有效的视觉文本整合学习算法？如何在有限的计算资源下实现最优的模型性能？每一个问题都可能成为未来研究的重要课题。

总的来说，虽然当前的研究还存在一些局限性，但它已经为多模态AI研究开辟了新的道路。就像任何开创性的工作一样，它的价值不仅在于解决了当前的问题，更在于为未来的发展指明了方向。

研究团队相信，随着技术的不断进步和研究的深入开展，今天的局限将成为明天的突破起点。JMMMU-Pro和Vibe基准构建法就像是种下的种子，在合适的土壤和气候条件下，必将开花结果，为AI技术的发展贡献力量。

这项由东京大学研究团队完成的工作，不仅为日语AI技术发展提供了重要工具，也为整个多模态AI研究领域贡献了新的方法论。它提醒我们，真正的AI进步不仅需要技术创新，还需要科学严谨的评估方法和持续不懈的努力。通过这样的研究，我们正在一步步向着更智能、更实用的AI系统迈进。

Q&A

Q1：JMMMU-Pro与传统的JMMMU基准有什么不同？

A：JMMMU-Pro将原本分开提供的图片和文字问题合并成一张完整图像，AI模型需要通过视觉感知同时理解图像和文字内容，这更接近真实使用场景，如拍摄包含图文的考试卷、网页截图等情况。

Q2：什么是Vibe基准构建法？

A：Vibe基准构建法是一种让AI图像生成模型自动创建测试题目的方法，人类只需要检查质量和在必要时调整指令。研究中使用Nano Banana Pro生成了约95%的题目，大大提高了效率并降低了成本。

Q3：为什么开源AI模型在JMMMU-Pro测试中表现这么差？

A：主要有两个原因：一是日语OCR能力不足，无法准确识别图像中的文字；二是缺乏视觉文本整合理解能力，即使能看懂文字也无法将图像和文字信息结合起来进行推理，这需要更深层的认知能力。