AEGIS: Exploring the Limit of World Knowledge Capabilities for Unified Mulitmodal Models

📄 arXiv: 2601.00561v1 📥 PDF

作者: Jintao Lin, Bowen Dong, Weikang Shi, Chenyang Lei, Suiyun Zhang, Rui Liu, Xihui Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-01-02

💡 一句话要点

AEGIS：探索统一多模态模型世界知识能力的极限

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

关键词: 多模态模型 世界知识 基准测试 视觉理解 自然语言生成

📋 核心要点

  1. 现有统一多模态模型在应用世界知识方面存在不足，缺乏有效的多任务综合评估基准。
  2. AEGIS基准通过涵盖视觉理解、生成、编辑等任务，并结合确定性检查表评估，更全面地评估模型的世界知识能力。
  3. 实验表明，现有模型在世界知识方面存在缺陷，但简单的推理模块可以部分缓解这些问题，为未来研究提供了方向。

📝 摘要（中文）

统一多模态模型(UMMs)在各种任务中应用世界知识的能力仍然是一个关键且未解决的挑战。现有的基准测试不足，仅提供孤立的、单任务的评估，诊断能力有限。为了弥合这一差距，我们提出了AEGIS，一个综合性的多任务基准，涵盖视觉理解、生成、编辑和交错生成。AEGIS包含1050个具有挑战性的、手动注释的问题，涵盖21个主题(包括STEM、人文、日常生活等)和6种推理类型。为了在没有模糊指标的情况下具体评估UMMs在世界知识范围内的性能，我们进一步提出了确定性检查表评估(DCE)协议，该协议用原子“是/否”判断代替了基于提示的模糊评分，以提高评估的可靠性。我们广泛的实验表明，大多数UMMs表现出严重的世界知识缺陷，并且性能会随着复杂的推理而显着下降。此外，简单的插件推理模块可以部分缓解这些漏洞，突出了未来研究的一个有希望的方向。这些结果强调了基于世界知识的推理作为UMMs的关键前沿的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：现有统一多模态模型（UMMs）在跨多种任务应用世界知识方面存在显著不足。现有的评估基准通常是孤立的、单任务的，缺乏足够的诊断能力，难以全面评估模型的世界知识水平。因此，如何设计一个更全面、更可靠的基准来评估UMMs的世界知识能力是一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是构建一个综合性的多任务基准AEGIS，该基准涵盖视觉理解、生成、编辑和交错生成等多种任务，并结合确定性检查表评估（DCE）协议，以更可靠地评估UMMs的世界知识能力。通过多任务的设置，可以更全面地考察模型在不同场景下应用世界知识的能力。

技术框架：AEGIS基准包含1050个手动标注的问题，涵盖21个主题（包括STEM、人文、日常生活等）和6种推理类型。评估流程如下：1）输入多模态数据（图像、文本等）；2）模型生成答案；3）使用DCE协议对答案进行评估，DCE将答案分解为一系列原子性的“是/否”判断，避免了模糊的基于提示的评分方式。

关键创新：论文的关键创新在于提出了AEGIS基准和DCE评估协议。AEGIS基准通过多任务设置和丰富的主题覆盖，更全面地评估了UMMs的世界知识能力。DCE评估协议通过原子性的“是/否”判断，提高了评估的可靠性和可重复性，避免了主观性。

关键设计：AEGIS基准的问题设计涵盖了多种推理类型，例如常识推理、因果推理、空间推理等。DCE评估协议的关键在于将复杂的答案分解为一系列可验证的原子性判断，例如“图中是否存在X物体？”、“事件A是否导致事件B？”等。这些判断可以由专家进行标注，从而得到可靠的评估结果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有UMMs在AEGIS基准上表现出严重的世界知识缺陷，尤其是在复杂推理任务中。例如，模型在需要进行多步推理或涉及多个领域知识的问题上表现较差。然而，简单的插件推理模块可以部分缓解这些问题，提升模型性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升多模态模型的智能水平，使其在智能问答、图像编辑、内容生成等领域表现更佳。例如，在医疗诊断中，模型可以结合医学影像和病历信息，利用世界知识进行更准确的诊断。在教育领域，模型可以生成更具知识性和创造性的内容，辅助教学。

📄 摘要（原文）

The capability of Unified Multimodal Models (UMMs) to apply world knowledge across diverse tasks remains a critical, unresolved challenge. Existing benchmarks fall short, offering only siloed, single-task evaluations with limited diagnostic power. To bridge this gap, we propose AEGIS (\emph{i.e.}, \textbf{A}ssessing \textbf{E}diting, \textbf{G}eneration, \textbf{I}nterpretation-Understanding for \textbf{S}uper-intelligence), a comprehensive multi-task benchmark covering visual understanding, generation, editing, and interleaved generation. AEGIS comprises 1,050 challenging, manually-annotated questions spanning 21 topics (including STEM, humanities, daily life, etc.) and 6 reasoning types. To concretely evaluate the performance of UMMs in world knowledge scope without ambiguous metrics, we further propose Deterministic Checklist-based Evaluation (DCE), a protocol that replaces ambiguous prompt-based scoring with atomic ``Y/N'' judgments, to enhance evaluation reliability. Our extensive experiments reveal that most UMMs exhibit severe world knowledge deficits and that performance degrades significantly with complex reasoning. Additionally, simple plug-in reasoning modules can partially mitigate these vulnerabilities, highlighting a promising direction for future research. These results highlight the importance of world-knowledge-based reasoning as a critical frontier for UMMs.