SOMA基准发布评估人体运动理解

SOMA 研究团队提出 SOMA 基准测试，旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）对细粒度第一人称视频中人体运动的理解能力。该基准包含 1,632 个经人工验证的问题，用于系统性测试模型在复杂运动场景下的表现。 此次评测覆盖了 37 个主流模型，范围包括闭源、开源以及专用 MLLMs，以全面反映当前技术在该领域的水平。团队宣布将发布完整的基准测试、训练数据及代码，供后续研究参考。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。