Visual Graph Arena: Evaluating Visual Conceptualization of Vision and Multimodal Large Language Models
作者: Zahra Babaiee, Peyman M. Kiasari, Daniela Rus, Radu Grosu
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-06-06
💡 一句话要点
提出视觉图形竞技场以解决视觉概念化问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉问答 多模态大语言模型 图形任务 视觉抽象 同构检测 AI视觉理解 概念化能力
📋 核心要点
- 现有多模态大语言模型在视觉问答中取得了进展，但在概念化能力上仍存在显著不足。
- 本文提出视觉图形竞技场（VGA），通过六个图形任务评估AI的视觉抽象能力，旨在解决视觉形式变化带来的推理挑战。
- 实验结果显示人类在任务中表现优异，而现有模型在同构检测和路径/循环任务上表现不佳，揭示了AI模型的局限性。
📝 摘要（中文）
近年来，多模态大语言模型的进展推动了视觉问答领域的突破。然而，‘概念化’能力的缺失仍然是一个关键问题，即在视觉形式变化的情况下识别和推理相同概念的能力。为了解决这一挑战，本文提出了视觉图形竞技场（VGA），一个包含六个基于图形的任务的数据集，旨在评估和提升AI系统的视觉抽象能力。VGA使用多样的图形布局（如Kamada-Kawai与平面图）来测试与视觉形式无关的推理能力。实验结果显示，尽管人类在各项任务中几乎达到了完美准确率，但模型在同构检测上完全失败，并且在路径/循环任务中表现有限。这些发现突显了当前AI模型在视觉理解方面的基本局限性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决AI系统在视觉概念化中的不足，尤其是在面对视觉形式变化时的推理能力缺失。现有方法未能有效处理同构检测等任务，导致模型表现不佳。
核心思路：论文提出视觉图形竞技场（VGA），通过设计多样化的图形任务来评估和提升AI的视觉抽象能力，强调与视觉形式无关的推理能力。
技术框架：VGA包含六个基于图形的任务，利用不同的图形布局（如Kamada-Kawai与平面图）来测试模型的推理能力。整体流程包括数据集构建、任务设计、模型训练与评估。
关键创新：VGA的最大创新在于其专注于表示不变推理的挑战，提供了一个新的框架来推动AI视觉模型向人类概念化能力的进步。
关键设计：在任务设计中，采用了多样的图形布局和结构，确保模型在推理时不受视觉形式的影响。实验中使用的损失函数和评估指标经过精心设计，以准确反映模型的推理能力。
📊 实验亮点
实验结果显示，人类在所有任务中几乎达到了完美的准确率，而现有的多模态模型在同构检测上完全失败，路径/循环任务的成功率也非常有限。这一结果揭示了当前AI模型在视觉理解方面的根本性局限性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能视觉系统、机器人视觉理解和人机交互等。通过提升AI在视觉概念化方面的能力，未来可实现更自然的交互和更高效的视觉信息处理，推动智能系统的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in multimodal large language models have driven breakthroughs in visual question answering. Yet, a critical gap persists, `conceptualization'-the ability to recognize and reason about the same concept despite variations in visual form, a basic ability of human reasoning. To address this challenge, we introduce the Visual Graph Arena (VGA), a dataset featuring six graph-based tasks designed to evaluate and improve AI systems' capacity for visual abstraction. VGA uses diverse graph layouts (e.g., Kamada-Kawai vs. planar) to test reasoning independent of visual form. Experiments with state-of-the-art vision models and multimodal LLMs reveal a striking divide: humans achieved near-perfect accuracy across tasks, while models totally failed on isomorphism detection and showed limited success in path/cycle tasks. We further identify behavioral anomalies suggesting pseudo-intelligent pattern matching rather than genuine understanding. These findings underscore fundamental limitations in current AI models for visual understanding. By isolating the challenge of representation-invariant reasoning, the VGA provides a framework to drive progress toward human-like conceptualization in AI visual models. The Visual Graph Arena is available at: \href{https://vga.csail.mit.edu/}{vga.csail.mit.edu}