MUSE: Benchmarking Large Vision-Language Models on Multi-Modal Understanding in Situated Education
为解决教育场景中大型视觉-语言模型评估不足的问题，通过引入MUSE基准测试，涵盖艺术图像理解的多个任务，以提高模型在情感解读和组合推理等方面的能力。
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MUSE: Benchmarking Large Vision-Language Models on Multi-Modal Understanding in Situated Education
为解决教育场景中大型视觉-语言模型评估不足的问题，通过引入MUSE基准测试，涵盖艺术图像理解的多个任务，以提高模型在情感解读和组合推理等方面的能力。
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