UCLA 发布 ConTextual：多模态模型在文本密集场景中的图文联合推理评测基准

UCLA 研究者推出 ConTextual，一个面向 LMM 的上下文敏感文本密集视觉推理数据集，含 506 条指令，覆盖时间阅读、购物、导航、信息图等 8 类真实场景，并同步上线排行榜。首轮评测 13 个模型，GPT-4V 表现最佳，在抽象推理上超过人类，但在时间相关任务上不及人类；开源模型在多数领域表现明显落后。用 OCR 或图像描述增强 LLM 的方案人类通过率仅 17.2%。