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230個大模型在嬰幼兒認知題上集體翻車！揭秘多模態(tài)大模型的核心知識缺陷_速看

2025-10-10 11:50:49 來源：量子位

CoreCognition團隊投稿

量子位 | 公眾號 QbitAI

(資料圖片)

一篇被Yann LeCun轉發(fā)的ICML 2025研究給了多模態(tài)大模型當頭一棒——

大部分AI在復雜任務上表現(xiàn)很好，但在人類從小就會的基礎認知能力上卻很拉垮。

研究者建了測評題庫CoreCognition，覆蓋在人類嬰幼兒階段即出現(xiàn)的12種核心認知能力（如客體永恒、視角采擇、直覺物理、知覺恒常等），用來對模型進行系統(tǒng)性測試。

在CoreCognition基準的1503道“經典發(fā)展心理學測驗”上，230個主流模型系統(tǒng)暴露出對世界常識的“核心知識盲區(qū)”。

在歸一化準確率對比中，多模態(tài)大模型在基礎核心認知能力上普遍落后，差距往往達到兩位數(shù)，即便規(guī)模更大也難以彌補。

這是否意味著MLLM（多模態(tài)大模型）的先天認知結構中，缺少那些支撐早期人類學習的基礎知識機制？

也就是說，它們是否缺乏“core knowledge”（核心認知能力）？

構建CoreCognition Benchmark

來自加州大學圣地亞哥分校、約翰霍普金斯大學、埃默里大學、北卡羅來納大學教堂山分校、斯坦福大學、卡內基梅隆大學等機構的研究人員，花費一年時間構造并開源了業(yè)界首個核心認知基準CoreCognition。

基準圍繞發(fā)展心理學與皮亞杰分層框架，覆蓋從連續(xù)性到機械推理12 項核心認知概念，共1503道多模態(tài)題目，每類≥95例，含圖像與視頻。

研究團隊在設計題目時遵循以下高標準：

判別性強
不具備目標核心知識的模型在邏輯上更易選擇錯誤選項。
最小混淆
題目盡量僅依賴待測概念完成推理，剔除與其他核心知識或外部能力的耦合，避免跨概念干擾。

無文本捷徑
所有題目必須聯(lián)合利用圖像與文本才能得出正確答案。

所有數(shù)據(jù)由12位具備認知科學、計算機科學或統(tǒng)計學背景的高年級本科或研究生協(xié)作完成標注與審核，經過兩輪交叉驗證和Amazon Mechanical Turk人工校驗。

干預測試揭示“假理解”陷阱

為了進一步驗證模型是否真的掌握核心概念，研究團隊提出了Concept Hacking（概念干預）方法：通過構造“對照組”（control）與“干預組”（manipulated），故意在測試任務中反轉與核心知識相關的關鍵特征，但保持其余細節(jié)一致，檢測模型是否真正理解概念還是走捷徑。

例如其中的Intuitive Physics測試：

原版題
同時釋放兩顆小球，哪一個會先落地？考察基礎直覺物理（相同釋放高度、忽略空氣阻力時，自由落體等時到地）。
孿生版
保持大小不變，但改變釋放高度，用以檢驗模型是否真正依據(jù)高度差/落地時間推斷，而非套用“同時落地”的固定模板。
人類表現(xiàn)
兩題均能作對，能根據(jù)高度改變及時更新判斷。
模型表現(xiàn)
原題作對（選C），孿生版仍沿用舊模式選C，直接翻車——暴露出對表面模板的依賴，而非對落體規(guī)律的真實理解。

五大關鍵發(fā)現(xiàn)

一、在與人類早期認知直接相關的低層能力（如邊界感、連續(xù)性、客體永恒、空間性、視角采擇等）上，模型顯著落后于高層能力（如意向理解、工具使用、機械推理），與人類各層穩(wěn)定高分的模式明顯不同。這表明

當前MLLMs在人類早期即具備的基礎“核心知識”上存在系統(tǒng)性短板。

二、關聯(lián)性矩陣顯示，高層能力族內關聯(lián)較強，底層能力Permanence/Spatiality/Continuity與高層能力相關性普遍偏弱。說明模型缺乏人類由低到高的腳手架式認知發(fā)展結構，模型的高級感知與推理并不是建立在基礎的認知能力上的。這也能解釋為什么模型出現(xiàn)魯棒性缺陷。

三、研究團隊將三階段12個核心能力的得分與26個公開基準做相關性分析，結果表明除Perspective和Intuitive Physics外，大多數(shù)核心能力與公開基準（除ChartQA）及高層能力顯著正相關。這表明核心知識越強，上層任務越穩(wěn)。而Perspective和Intuitive Physics能力作為人類高級推理的基礎展現(xiàn)出的低相關性，與我們之前在關系矩陣里看到的模式一致，這正是現(xiàn)有模型核心知識缺陷的直接證據(jù)。

四、基于230個模型擬合“規(guī)模—表現(xiàn)”的回歸斜率顯示，低層能力隨規(guī)模提升改善顯著更少或幾乎不變；其中Perspective-taking甚至出現(xiàn)反向規(guī)模效應（模型越大越差）。增加模型規(guī)模主要利好高層能力，對低層核心能力幫助有限甚至為負。

五、Concept Hacking實驗結果顯示，大模型相較小模型整體并未取得提升，部分情形甚至更差。這說明單靠擴規(guī)模不足以消除對捷徑的依賴，也難以獲得穩(wěn)健的核心知識。直觀上，模型并非“越大越懂”，而是越大越善于投機。

結合結果圖中的信息，模型可歸納為四類：