你有没有发现，现在的“智能”产品越来越多，但真正能让人觉得“靠谱”的好像没几个？

动不动就“一本正经”地胡说八道，简直让人哭笑不得。

就拿最近火热的多模态大模型来说，个个号称“全知全能”，但一测下来，emmm…有点意思。

大模型集体翻车？

想象一下，你问一个号称“视觉专家”的大模型：“这照片里是啥？”它自信满满地回答：“一只蓝色的猫！”结果照片里明明是一只灰色的兔子…这尴尬不尴尬？

最近，淘天集团未来生活实验室搞了个大事情，他们发布了一个名为ChineseSimpleVQA的中文视觉问答基准测试，专门用来考察这些大模型的“眼力”和“脑力”。

结果嘛，就像一场大型翻车现场，各种“自信式错误”层出不穷。

这个测试可不简单，包含了2200个高质量问题，涵盖了人文、科学、工程等各个领域，可以说是对大模型进行了一次全方位的“摸底考试”。

结果显示，大部分模型都存在“过于自信”的问题，明明答错了，还觉得自己是对的，这可真是让人捏一把汗。

谁在裸泳？

那么，在这场“考试”中，谁在裸泳呢？

结果显示，OpenAI的o1-preview表现最佳，这多少让人有点意外。

它在图像主体识别和知识扩展方面都表现出色，其次是Gemini-2.0-pro-flash和Gemini-1.5-pro。

而在注重中文能力的模型中，Qwen-VL系列表现最为突出。

不过，即使是表现最好的o1-preview，也远未达到完美。

研究团队发现，大多数模型在知识扩展方面都存在困难，也就是说，它们能识别出图片中的物体，但很难理解这些物体背后的深层含义。

举个例子，它们可能知道照片里是一座桥，但却不知道这座桥的历史背景和文化意义。

o1凭什么第一？

那么，o1凭什么能在这场“考试”中脱颖而出呢？

难道它有什么独门秘籍？

其实，这背后并没有什么神秘的魔法。

研究团队发现，模型规模越大，表现通常越好。

例如，Qwen2-VL系列从2B增至72B后，最终问题的准确率就有了显著提升。

这意味着，想要提升大模型的性能，最直接的方法就是增加模型的参数量，让它拥有更强大的计算能力和存储能力。

当然，这并不是唯一的因素。

模型的训练数据、算法设计等也会影响其最终表现。

但不可否认的是，规模越大，潜力越大。

大模型也爱吹牛？

除了知识扩展方面的不足，研究团队还发现，幻觉问题仍然是多模态大模型领域的一个重要挑战。

简单来说，就是模型会“无中生有”，自信满满地提供错误信息。

这种现象在其他模型中尤为明显，这也提醒我们，在使用大模型时，一定要保持警惕，不能完全相信它们的话。

那么，为什么大模型会如此“自信”呢？

这可能与它们的训练方式有关。

在训练过程中，模型会不断地学习和模仿，但它们并不真正理解知识的含义。

当遇到不确定的情况时，它们可能会倾向于猜测，而不是承认自己不知道。

这种猜测往往会导致错误的答案，但模型却意识不到。

那么，我们该如何解决这个问题呢？

一个可能的解决方案是，让模型在回答问题的同时给出其置信度，让用户知道它的回答有多靠谱。

研究团队也尝试了这种方法，结果显示，o1-preview在这方面表现最佳，但总体而言，大部分模型的表现都远低于理想对齐线。

换句话说，即使回答错误，模型也倾向于过于自信。

这表明，我们还需要在模型校准方面做更多的工作，让它们能够更准确地评估自己的能力。

这场关于多模态大模型事实正确性的评估，就像一面镜子，照出了当前人工智能领域的种种问题和挑战。

虽然大模型在某些方面取得了显著进展，但它们仍然存在很多不足，尤其是在知识扩展、幻觉问题和模型校准方面。

不过，我们也不应该因此而对人工智能失去信心。

毕竟，任何一项技术的发展都需要经历一个不断试错和完善的过程。

只要我们能够正视问题，积极探索解决方案，相信在不久的将来，我们一定能够创造出更加智能、可靠的人工智能系统。

这场“考试”也给我们带来了一些新的思考。

我们究竟应该如何评估一个人工智能系统是否“靠谱”？

仅仅看它的准确率够不够高吗？

还是应该关注它的知识深度、推理能力和伦理道德？

或许，我们应该像对待一个孩子一样，既要鼓励他们学习新知识，又要引导他们形成正确的价值观。

只有这样，我们才能培养出真正有用的、负责任的人工智能系统。

未来的世界，注定是人与人工智能共存的世界。

我们应该学会如何与它们和谐相处，充分发挥它们的优势，同时也要警惕它们的潜在风险。

只有这样，我们才能共同创造一个更加美好的未来。

也许有一天，大模型不再是“自信过头”的学渣，而是真正能够帮助我们解决问题的智能伙伴。

到那时，我们就可以放心地对它们说：“这次，你终于靠谱了！”