GRAB: A Challenging GRaph Analysis Benchmark for Large Multimodal Models
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Roberts, Jonathan, Han, Kai, Albanie, Samuel |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
SciFIBench: Benchmarking Large Multimodal Models for Scientific Figure Interpretation
von: Roberts, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Roberts, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Charting New Territories: Exploring the Geographic and Geospatial Capabilities of Multimodal LLMs
von: Roberts, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Roberts, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
ZeroBench: An Impossible Visual Benchmark for Contemporary Large Multimodal Models
von: Roberts, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Roberts, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Good CREPE needs more than just Sugar: Investigating Biases in Compositional Vision-Language Benchmarks
von: Udandarao, Vishaal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Udandarao, Vishaal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Active Data Curation Effectively Distills Large-Scale Multimodal Models
von: Udandarao, Vishaal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Udandarao, Vishaal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
How to Merge Your Multimodal Models Over Time?
von: Dziadzio, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dziadzio, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CC-OCR: A Comprehensive and Challenging OCR Benchmark for Evaluating Large Multimodal Models in Literacy
von: Yang, Zhibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Zhibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ViRectify: A Challenging Benchmark for Video Reasoning Correction with Multimodal Large Language Models
von: Hei, Xusen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hei, Xusen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FPBench: A Comprehensive Benchmark of Multimodal Large Language Models for Fingerprint Analysis
von: Gavas, Ekta, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gavas, Ekta, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MME-SCI: A Comprehensive and Challenging Science Benchmark for Multimodal Large Language Models
von: Ruan, Jiacheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ruan, Jiacheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ONEBench to Test Them All: Sample-Level Benchmarking Over Open-Ended Capabilities
von: Ghosh, Adhiraj, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ghosh, Adhiraj, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exploring Hallucination of Large Multimodal Models in Video Understanding: Benchmark, Analysis and Mitigation
von: Gao, Hongcheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gao, Hongcheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Seeing Is Believing? A Benchmark for Multimodal Large Language Models on Visual Illusions and Anomalies
von: Hou, Wenjin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hou, Wenjin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PEBench: A Fictitious Dataset to Benchmark Machine Unlearning for Multimodal Large Language Models
von: Xu, Zhaopan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Zhaopan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Tale of Two Languages: Large-Vocabulary Continuous Sign Language Recognition from Spoken Language Supervision
von: Raude, Charles, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Raude, Charles, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Comprehensive Evaluation of Large Multimodal Models for Nutrition Analysis: A New Benchmark Enriched with Contextual Metadata
von: Coburn, Bruce, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Coburn, Bruce, et al.
Veröffentlicht: (2025)
No "Zero-Shot" Without Exponential Data: Pretraining Concept Frequency Determines Multimodal Model Performance
von: Udandarao, Vishaal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Udandarao, Vishaal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LMOD: A Large Multimodal Ophthalmology Dataset and Benchmark for Large Vision-Language Models
von: Qin, Zhenyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qin, Zhenyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multimodal Spatial Reasoning in the Large Model Era: A Survey and Benchmarks
von: Zheng, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zheng, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MME: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Multimodal Large Language Models
von: Fu, Chaoyou, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Fu, Chaoyou, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Efficient Lifelong Model Evaluation in an Era of Rapid Progress
von: Prabhu, Ameya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Prabhu, Ameya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ProactiveBench: Benchmarking Proactiveness in Multimodal Large Language Models
von: De Min, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: De Min, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
LMOD+: A Comprehensive Multimodal Dataset and Benchmark for Developing and Evaluating Multimodal Large Language Models in Ophthalmology
von: Qin, Zhenyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qin, Zhenyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PPE: Positional Preservation Embedding for Token Compression in Multimodal Large Language Models
von: Huang, Mouxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Mouxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DesignProbe: A Graphic Design Benchmark for Multimodal Large Language Models
von: Lin, Jieru, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Jieru, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SportR: A Benchmark for Multimodal Large Language Model Reasoning in Sports
von: Xia, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xia, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Practitioner's Guide to Continual Multimodal Pretraining
von: Roth, Karsten, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Roth, Karsten, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FMBench: Benchmarking Fairness in Multimodal Large Language Models on Medical Tasks
von: Wu, Peiran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Peiran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
BBQ-V: Benchmarking Visual Stereotype Bias in Large Multimodal Models
von: Narnaware, Vishal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Narnaware, Vishal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
VEBench:Benchmarking Large Multimodal Models for Real-World Video Editing
von: Deng, Andong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Deng, Andong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Beyond the Visible: Benchmarking Occlusion Perception in Multimodal Large Language Models
von: Liu, Zhaochen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Zhaochen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DFBench: Benchmarking Deepfake Image Detection Capability of Large Multimodal Models
von: Wang, Jiarui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Jiarui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LOKI: A Comprehensive Synthetic Data Detection Benchmark using Large Multimodal Models
von: Ye, Junyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ye, Junyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SOVABench: A Vehicle Surveillance Action Retrieval Benchmark for Multimodal Large Language Models
von: Rabasseda, Oriol, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rabasseda, Oriol, et al.
Veröffentlicht: (2026)
MM-SafetyBench: A Benchmark for Safety Evaluation of Multimodal Large Language Models
von: Liu, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
VP-Bench: A Comprehensive Benchmark for Visual Prompting in Multimodal Large Language Models
von: Xu, Mingjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Mingjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Robobench: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Multimodal Large Language Models as Embodied Brain
von: Luo, Yulin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Luo, Yulin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Explainability in Multimodal Large Language Models Using Ontological Context
von: Amara, Jihen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Amara, Jihen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Benchmark for Crime Surveillance Video Analysis with Large Models
von: Chen, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MM-Vet v2: A Challenging Benchmark to Evaluate Large Multimodal Models for Integrated Capabilities
von: Yu, Weihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Weihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
SciFIBench: Benchmarking Large Multimodal Models for Scientific Figure Interpretation
von: Roberts, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Charting New Territories: Exploring the Geographic and Geospatial Capabilities of Multimodal LLMs
von: Roberts, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
ZeroBench: An Impossible Visual Benchmark for Contemporary Large Multimodal Models
von: Roberts, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
A Good CREPE needs more than just Sugar: Investigating Biases in Compositional Vision-Language Benchmarks
von: Udandarao, Vishaal, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Active Data Curation Effectively Distills Large-Scale Multimodal Models
von: Udandarao, Vishaal, et al.
Veröffentlicht: (2024)