研究评估多模态大模型对动画电影社会情绪理解与脑活动预测能力
原文标题：Brain-Aligned Multimodal LLMs for Social and Emotional Understanding of Cartoon Movies
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论文比较扩散式与自回归多模态大模型在三部动画短片上的心智理论与情感效价评分，并与人类评分及 fMRI 响应对照。模型评分能捕捉人类时间变化，情感效价对齐优于心智理论，但分布存在系统性差异。研究表明 MLLM 可作为生成脑预测性社会情绪标注的可扩展工具。
- 问题
- 多模态大模型的社会情绪标注与人类判断、脑活动预测的一致性尚不清楚。
- 方法
- 用扩散式与自回归 MLLM 对三部动画短片打 ToM 与情感效价分，与人类评分及 fMRI 响应做对照回归。
- 结果
- 未给出量化结果；情感效价对齐优于心智理论，人机评分空间重叠有限。
- 影响
- 为内容情感标注与神经预测提供可扩展替代方案，但需注意系统性评分偏差。
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