多模态大模型视觉理解能力缺陷 - 顶尖大模型如GPT-5、GPT-5-Thinking、Gemini 2.5 Pro和Grok 4在基础视觉常识问题（如"一只手有几根手指"）上频繁出错，答案受语言歧义（英文finger可指4或5指）和图像语境影响[1][6][9][10][11][17][24] - 模型错误率高达100%（如六指图中文语境），反事实图像（如5条腿的狗）识别准确率仅约17%，显示对视觉内容的基础理解能力不足[17][33] 视觉语言模型的技术局限性 - 当前多模态大语言模型（MLLM）过度依赖语言先验和记忆知识，而非真实视觉分析，导致视觉模块仅通过语言模式猜测而非真正"看懂"图像[26][34] - 以语言模型初始化视觉-语言-动作模型（VLA）存在陷阱，虽在基准测试中表现进步，但未解决核心感知问题（如物体计数、空间关系）[36] 评估体系与解决方案 - 需建立以视觉为中心的严谨评估标准（如CV-Bench基准测试集），系统性检验2D/3D视觉能力（计数、深度感知等），并评估超过20种视觉编码器[31][32] - 应开发更强视觉基础模型（如从世界模型入手再叠加语言模块），避免将视觉作为语言附属输入，需重新探索3D基础模型和视频扩散模型[36][38] 行业影响与研究方向 - 公司可能依赖语言先验捷径宣称"多模态推理"成功，但实际应用于机器人等现实场景时将暴露缺陷并付出代价[31] - 需暂停仅叠加CLIP/DINO的符号化方案，转向从零构建4D先验（如4D-LRM），彻底脱离语言先验干扰[38]