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中国建设银行互联网网站,建筑公司网站管理员,衡阳市建设工程质量监督站网站,找logo的网站#x1f4cc; 一句话总结#xff1a; 本工作提出 CreBench——首个从 创意想法 → 创意过程 → 创意作品 三阶段系统评估创造力的多模态基准#xff0c;同时构建 CreMIT 教学式指令大模型数据集#xff0c;并训练出创造力专家模型 CreExpert#xff0c;在与 GPT-4V、Gemi… 一句话总结本工作提出 CreBench——首个从 创意想法 → 创意过程 → 创意作品 三阶段系统评估创造力的多模态基准同时构建 CreMIT 教学式指令大模型数据集并训练出创造力专家模型 CreExpert在与 GPT-4V、Gemini 2.5 Vision 等模型的对比中取得 显著领先 的人类一致性表现。 背景问题为什么“创造力”让大模型束手无策当前多模态大模型虽在感知与推理上突飞猛进但在创造力理解上仍面临三大难题1️⃣ 创造力定义高度抽象缺乏通用评价语言传统任务如分类、VQA、captioning 有明确答案而“创意是否好”这一判断本质上带有主观性、多维度性。2️⃣ 现有基准严重不足只能测“生成质量”无法测“创造力”本身大多数 benchmark 聚焦图像理解、美学、风格等缺乏对 创意构思、创意过程 的系统刻画。3️⃣ MLLM 无法对“过程”给出评价只能对最终结果评分导致训练信号缺失但真实创造力往往体现在探索、发散、重构、精炼等过程之中。结论机器必须像人一样“看懂创意的逻辑链条”而不是只看最终图片。CreBench 正是为解决这一空白而生。 方法简介首次提出“创意三段论”评估体系 超大规模创造力指令数据1️⃣ CreBench跨想法—过程—作品的三维度创造力评估框架论文首次将创造力拆解为 12 个细粒度指标包括Creative Idea创意构想Originality、AppropriatenessCreative Process创意过程Immersion、Divergence、Structuring、Evaluation、ElaborationCreative Product创意作品Effectiveness、Aesthetic、Novelty、Manufacturability、System Complexity每一项都有严格的 5 分行为锚定评分标准rubric并由训练过 CATConsensual Assessment Technique 的专家人工标注。这是首次将创造力评价从“只看作品”提升到“结构化全过程”范式。2️⃣ CreMIT2.2K 创意实例 79.2K 人类反馈 470 万条多模态指令数据CreMIT 的构建过程包含多任务、多模态采集创意文本、操作过程 logs、最终作品专家基于 12 指标的批注利用 GPT-4o 将专家反馈扩展为六类 QA 指令reason/why/how/MCQ/yes-no/what最终获得 4.7M 高质量指令样本这是迄今规模最大、维度最丰富的 创造力训练数据集。3️⃣ CreExpert基于 LLaVA-1.5 微调的创造力专家模型作者据此训练了 CreExpert保留基础 MLLM 的通用能力专门学习“人类创造力评价规则”在想法、过程、作品三个阶段都可进行结构化评分CreExpert 完全开源包含 checkpoint、数据与评估框架。 实验结果首次让多模态模型在“创造力评价”上全面超越 GPT-4V整体表现CreExpert 在 12 个创造力指标上全面领先论文 Table 2 显示CreExpert 的人类一致性PCCCreative Idea84.14%Creative Process72.19%Creative Product40.18%Overall65.50%相比之下GPT-4V 的 Overall 为 29.27%差距超过 36% 绝对提升。 亮点总结亮点一模型第一次能“看懂创意过程”例如 Divergence发散性和 Immersion投入度维度CreExpert 比基线高 50% 区间。亮点二原创性判断能力大幅提升四个任务中 Originality 提升均超过 55%最高达 69.79%。这说明模型不仅能识别“看起来新”还能根据专家规则理解“为什么新”。亮点三首次同时测评 Idea / Process / Product这是创造力研究的重要突破让模型具备“像老师一样点评创意作业”的能力。 项目主页https://kaixuewen.github.io/Crebench 论文原文https://arxiv.org/abs/2511.13626⭐ 一句话点评CreBench 将创造力从“不可量化”变成“可评估”让 AI 第一次拥有理解人类创意与设计思维的能力这是继视觉理解、推理之后MLLMs 迈向 高级人类认知能力对齐Human Cognition Alignment 的关键一步。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】