视觉大模型 / VLM

From Macro to Micro: Benchmarking Microscopic Spatial Intelligence on Molecules via Vision-Language Models

从宏观到微观：通过视觉-语言模型在分子上基准测试微观空间智能

Zongzhao Li, Xiangzhe Kong, Jiahui Su, Zongyang Ma, Mingze Li, Songyou Li, Yuelin Zhang, Yu Rong, Tingyang Xu, Deli Zhao, Wenbing Huang

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学北京校区人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance（北京大型模型与智能治理研究重点实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search and Recommendation, MOE（下一代智能搜索与推荐工程研究中心） ； Dept. of Comp. Sci. & Tech., Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； SKL-ESPC & SEPKL-AERM, College of Environmental Sciences and Engineering, Peking University（环境科学与工程学院，北京大学） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（自动化研究所，中国科学院） ； DAMO Academy, Alibaba Group, Hangzhou, China（阿里巴巴集团 DAMO Academy，中国杭州） ； Hupan Lab, Hangzhou, China（杭州实验室） 纠错

专题命中 其他VLM ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MiSI-Bench基准测试框架，评估视觉-语言模型在分子微观空间智能任务中的表现，发现微调模型在空间转换任务上超越人类，但需整合领域知识以推动科学AGI发展。