FysicsWorld: A Unified Full-Modality Benchmark for Any-to-Any Understanding, Generation, and Reasoning
FysicsWorld提供全模态基准，支持图像、视频、音频、文本的双向输入输出，涵盖16项任务。
核心发现
方法论
FysicsWorld通过跨模态互补筛选策略（CMCS）构建数据集，支持图像、视频、音频、文本的双向输入输出。其框架包括16个主要任务，涉及理解、生成和推理。
关键结果
- 在30多种最先进的基线模型中，FysicsWorld揭示了模型在理解、生成和推理方面的性能差异，特别是在跨模态推理任务中表现出显著的性能提升。
- CMCS策略确保了任务的跨模态耦合性，防止单一模态捷径，提升了多模态推理的真实性。
- 实验结果显示，OmniLLMs在图像和视频理解任务中表现优异，特别是在复杂场景下的表现。
研究意义
FysicsWorld为下一代全模态架构提供了统一的评估基础和强大的基线，填补了现有基准在模态覆盖和交互方面的空白，推动了多模态智能系统的发展。
技术贡献
FysicsWorld通过引入CMCS策略和系统化的数据构建框架，提供了新的工程可能性，确保了任务的跨模态耦合性和真实性，超越了现有的SOTA方法。
新颖性
FysicsWorld是首个支持图像、视频、音频、文本双向输入输出的全模态基准，提供了全面的理解、生成和推理评估。
局限性
- 在某些复杂的真实场景中，模型的推理能力仍然有限，尤其是在需要深层次语义理解的任务中。
- 当前的基准可能对某些特定模态的细粒度评估不足。
未来方向
未来工作可以包括扩展数据集的规模和多样性，进一步优化CMCS策略，并探索更多的实际应用场景。
AI 总览摘要
FysicsWorld是一个创新的全模态基准，旨在解决现有多模态大语言模型在模态覆盖和交互方面的不足。通过引入跨模态互补筛选策略（CMCS），FysicsWorld支持图像、视频、音频和文本的双向输入输出，涵盖16个主要任务，涉及理解、生成和推理。
实验结果表明，FysicsWorld在30多种最先进的基线模型中揭示了模型在理解、生成和推理方面的性能差异，特别是在跨模态推理任务中表现出显著的性能提升。CMCS策略确保了任务的跨模态耦合性，防止单一模态捷径，提升了多模态推理的真实性。
FysicsWorld为下一代全模态架构提供了统一的评估基础和强大的基线，填补了现有基准在模态覆盖和交互方面的空白，推动了多模态智能系统的发展。未来工作可以包括扩展数据集的规模和多样性，进一步优化CMCS策略，并探索更多的实际应用场景。
深度分析
研究背景
多模态大语言模型（MLLMs）和全模态架构的快速发展推动了对更全面的基准的需求。然而，现有的基准在模态覆盖和交互方面存在不足，通常仅限于文本中心的输出，缺乏模态之间的互补性和依赖性。
核心问题
现有基准在模态覆盖和交互方面的不足限制了对多模态智能系统的全面评估。需要一个支持双向输入输出的全模态基准来填补这一空白。
核心创新
FysicsWorld引入了跨模态互补筛选策略（CMCS），确保任务的跨模态耦合性和真实性。其框架支持图像、视频、音频和文本的双向输入输出，涵盖16个主要任务。
方法详解
- �� 引入CMCS策略，确保任务的跨模态耦合性。
- �� 数据集涵盖16个主要任务，支持图像、视频、音频、文本的双向输入输出。
- �� 系统化的数据构建框架，确保数据的高质量和多样性。
实验设计
实验设计包括对30多种最先进的基线模型的全面评估，涵盖理解、生成和推理任务。使用多种数据集和评估指标，确保结果的可靠性。
结果分析
实验结果表明，FysicsWorld在跨模态推理任务中表现出显著的性能提升，特别是在复杂场景下的表现。CMCS策略确保了任务的跨模态耦合性。
应用场景
FysicsWorld可用于评估和推动多模态智能系统的发展，特别是在需要多模态交互和推理的应用场景中。
局限与展望
在某些复杂的真实场景中，模型的推理能力仍然有限，尤其是在需要深层次语义理解的任务中。当前的基准可能对某些特定模态的细粒度评估不足。
通俗解读 非专业人士也能看懂
想象一个大厨房，里面有各种食材和厨具。FysicsWorld就像一个万能厨师，能够同时处理和组合这些食材，制作出美味的菜肴。它不仅能理解每种食材的特性，还能根据需要生成新的菜谱，并通过不同的烹饪方法进行推理，确保每道菜都完美无瑕。
简单解释 像给14岁少年讲一样
嘿，小伙伴们！想象一下你在玩一个超级酷的游戏，里面有各种任务需要你用不同的技能来完成。FysicsWorld就像是一个超级助手，能帮你同时处理图片、视频、声音和文字，让你在游戏中无往不利。它不仅能帮你理解游戏中的每个细节，还能生成新的游戏策略，带你走向胜利！
术语表
多模态 (Multimodal)
涉及多种感知模态，如视觉、听觉、语言等的技术。
在FysicsWorld中，多模态指的是图像、视频、音频和文本的综合处理。
跨模态互补筛选 (Cross-Modal Complementarity Screening)
一种确保任务中模态间耦合性的策略，防止单一模态捷径。
用于FysicsWorld的数据构建，以确保多模态任务的真实性。
全模态基准 (Full-Modality Benchmark)
支持多种模态的输入输出评估平台。
FysicsWorld是一个全模态基准，支持图像、视频、音频、文本的双向输入输出。
生成 (Generation)
从输入数据中创建新的输出内容的过程。
在FysicsWorld中，生成任务包括图像和视频的生成。
推理 (Reasoning)
从已知信息中得出结论的过程。
FysicsWorld中的推理任务涉及多模态信息的综合分析。
开放问题 这项研究留下的未解疑问
- 1 如何在更复杂的真实场景中提高模型的推理能力？
- 2 如何进一步优化CMCS策略以增强任务的跨模态耦合性？
应用场景
近期应用
多模态智能评估
FysicsWorld可用于评估多模态智能系统的性能，帮助研究人员识别模型的优缺点。
远期愿景
全模态交互系统
通过FysicsWorld的评估和优化，未来可开发出更强大的全模态交互系统，应用于智能助手、自动驾驶等领域。
原文摘要
Despite rapid progress in multimodal large language models (MLLMs) and emerging omni-modal architectures, current benchmarks remain limited in scope and integration, suffering from incomplete modality coverage, restricted interaction to text-centric outputs, and weak interdependence and complementarity among modalities. To bridge these gaps, we introduce FysicsWorld, the first unified full-modality benchmark that supports bidirectional input-output across image, video, audio, and text, enabling comprehensive any-to-any evaluation across understanding, generation, and reasoning. FysicsWorld encompasses 16 primary tasks and 3,268 curated samples, aggregated from over 40 high-quality sources and covering a rich set of open-domain categories with diverse question types. We also propose the Cross-Modal Complementarity Screening (CMCS) strategy integrated in a systematic data construction framework that produces omni-modal data for spoken interaction and fusion-dependent cross-modal reasoning. Through a comprehensive evaluation of over 30 state-of-the-art baselines, spanning MLLMs, modality-specific models, unified understanding-generation models, and omni-modal language models, FysicsWorld exposes the performance disparities and limitations across models in understanding, generation, and reasoning. Our benchmark establishes a unified foundation and strong baselines for evaluating and advancing next-generation full-modality architectures.