HumanPCR: Probing MLLM Capabilities in Diverse Human-Centric Scenes

📄 arXiv: 2508.13692v1 📥 PDF

作者: Keliang Li, Hongze Shen, Hao Shi, Ruibing Hou, Hong Chang, Jie Huang, Chenghao Jia, Wen Wang, Yiling Wu, Dongmei Jiang, Shiguang Shan, Xilin Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-19

💡 一句话要点

提出HumanPCR以评估多模态模型在复杂人类场景中的能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态模型 人类中心 视觉理解 视频推理 能力评估 思维链推理 空间感知 时间理解

📋 核心要点

  1. 现有的多模态模型在复杂人类场景中的理解能力不足，尤其是在空间和时间感知方面存在显著挑战。
  2. 论文提出HumanPCR评估套件，通过感知、理解和推理三个层次，系统性地评估多模态模型在与人类相关的视觉任务中的能力。
  3. 实验结果表明，当前模型在提取关键视觉证据方面表现不佳，HumanPCR的设计揭示了模型在复杂场景中的局限性。

📝 摘要（中文）

随着多模态模型的快速发展，人工通用智能的追求需要在多样化环境中实现与人类相当的表现。我们提出了HumanPCR，一个评估套件，用于探测多模态大语言模型（MLLMs）在与人类相关的视觉上下文中的能力，涵盖感知、理解和推理三个层次。Human-P和Human-C包含超过6000个经过人类验证的多项选择题，评估9个维度的任务，包括现有基准常常忽视的基本技能。Human-R提供了一项挑战性的视频推理测试，要求整合多个视觉证据，主动提取超出问题提示的上下文，并应用类人专业知识。每个问题都包含人类注释的思维链（CoT）推理，支持进一步研究。对30多种最先进模型的广泛评估显示，在人类中心的视觉理解方面存在显著挑战，尤其是在涉及详细空间感知、时间理解和心理建模的任务中。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有多模态模型在复杂人类场景中理解能力不足的问题，尤其是在空间感知、时间理解和心理建模等方面的挑战。现有方法往往忽视了这些关键技能，导致模型在实际应用中的表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是通过HumanPCR评估套件，系统性地探测多模态大语言模型在感知、理解和推理三个层次的能力。通过设计多维度的任务，特别关注人类中心的视觉上下文，提供更全面的评估标准。

技术框架：HumanPCR的整体架构包括三个主要模块：Human-P（感知）、Human-C（理解）和Human-R（推理）。每个模块包含大量经过人类验证的问题，特别是Human-R模块还包括视频推理测试，要求模型整合多种视觉证据。

关键创新：最重要的技术创新在于HumanPCR的设计，特别是其多层次的评估框架和人类注释的思维链推理。这与现有方法的单一维度评估形成鲜明对比，提供了更全面的能力评估。

关键设计：在设计中，Human-P和Human-C模块包含超过6000个多项选择题，涵盖9个维度的任务。Human-R模块则通过手动策划的视频推理测试，要求模型主动提取超出问题提示的上下文，体现了对人类类推理能力的挑战。

📊 实验亮点

实验结果显示，超过30种最先进的模型在HumanPCR评估中面临显著挑战，尤其是在空间感知和时间理解任务中表现不佳。模型在提取关键视觉证据方面的不足，表明其对查询引导检索的依赖性过强，提升幅度有限。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动驾驶、教育和娱乐等多个行业。通过提升多模态模型在复杂人类场景中的理解能力，HumanPCR将推动这些领域的技术进步，促进人机交互的自然性和智能化。未来，HumanPCR的设计理念和评估标准可能成为多模态模型发展的重要参考。

📄 摘要（原文）

The aspiration for artificial general intelligence, fueled by the rapid progress of multimodal models, demands human-comparable performance across diverse environments. We propose HumanPCR, an evaluation suite for probing MLLMs' capacity about human-related visual contexts across three hierarchical levels: Perception, Comprehension, and Reasoning (denoted by Human-P, Human-C, and Human-R, respectively). Human-P and Human-C feature over 6,000 human-verified multiple choice questions, assessing massive tasks of 9 dimensions, including but not limited to essential skills frequently overlooked by existing benchmarks. Human-R offers a challenging manually curated video reasoning test that requires integrating multiple visual evidences, proactively extracting context beyond question cues, and applying human-like expertise. Each question includes human-annotated Chain-of-Thought (CoT) rationales with key visual evidence to support further research. Extensive evaluations on over 30 state-of-the-art models exhibit significant challenges in human-centric visual understanding, particularly in tasks involving detailed space perception, temporal understanding, and mind modeling. Moreover, analysis of Human-R reveals the struggle of models in extracting essential proactive visual evidence from diverse human scenes and their faulty reliance on query-guided retrieval. Even with advanced techniques like scaling visual contexts and test-time thinking yield only limited benefits. We hope HumanPCR and our findings will advance the development, evaluation, and human-centric application of multimodal models.