CulturalMenuBench 基准测试多模态模型烹饪文化理解
原文标题：CulturalMenuBench: Probing the Knowledge-Application Gap in Multimodal Culinary Reasoning
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研究团队推出CulturalMenuBench基准，含4870个条目、10种语言、18个地区，评估多模态模型在美食文化推理上的表现。结果显示，模型在标准识别任务上准确率超94%，但在将菜肴归因于中国地方菜系时最高仅56%，表明存在显著的知识应用鸿沟。分析发现，模型错误模式类似随机猜测，且从菜名而非图像分类更准确，说明知识无法通过视觉输入激活。
- 问题
- 多模态模型在食物识别上接近满分，但能否真正应用文化知识存疑。
- 方法
- 构建CulturalMenuBench基准，含4870条目、10种语言、18个地区，覆盖识别到过程性文化归因的10项任务。
- 结果
- 标准选择题超94%，但中国地方菜系归因最高仅56%；仅凭菜名分类比图像高7-18个点。
- 影响
- 揭示近乎完美的识别会掩盖文化知识无法通过视觉激活的问题，推动感知-过程-文化连接训练。
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CulturalMenuBench显示模型标准识别超94%，但中国地方菜系归因最高仅56%，知识无法经视觉激活。
- •基准含4870个条目、10种语言、18个地区、10项任务，从基础识别到基于烹饪过程的文化归因。
- •评估12个模型：标准选择题超94%，同样四选一格式下菜系归因最高仅56%。
- •错误模式与随机猜测一致，准确率随视觉显著性而非文化结构变化。
- •仅凭菜名分类比看图更准，高出7-18个百分点。
- •消融显示移除顺序烹饪图像会选择性削弱过程类任务，证明任务确实依赖过程证据。
为什么重要：它说明近满分的识别成绩可能掩盖文化知识无法应用，对多模态基准设计和「识别≠理解」的评估方法提出直接警示。
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