清华汪玉团队提出VS-Bench测试基准，包含8个多智能体环境，能评估VLM多项能力

主要观点总结

本文介绍了清华大学博士生徐泽来和其团队提出的VS-Bench测试基准，用于评估视觉语言模型在多智能体任务中的推理和决策能力。文章还提到了大模型从单轮静态任务拓展到多步、交互式的智能体任务的发展趋势，以及现有测试基准在多智能体任务方面的不足。研究团队通过测试发现，现有大模型的策略推理和决策能力仍有待提高，推理模型在某些任务中表现较好，但开源模型在某些多智能体社会困境任务中性能显著提升。研究团队计划进一步进行人类实验、拓展环境和模型，并希望该工作能够成为大模型在多智能体任务中的测试基准。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景及目的

随着大模型能力的发展，现实世界多智能体环境给大模型提出了新的挑战，要求在推理和决策方面有所提高。为了评估视觉语言模型在多智能体任务中的能力，研究团队提出了VS-Bench测试基准。

关键观点2: VS-Bench测试基准的特点

VS-Bench包含了合作、对抗、混合三种类型的多智能体环境，提出了两种评估方式：离线的策略推理能力和在线的决策能力。研究团队对14个先进的视觉语言模型进行了测试。

关键观点3: 研究发现

现有大模型在策略推理和决策能力方面仍有不足，推理模型在某些任务中表现较好，但开源模型在某些多智能体社会困境任务中性能显著提升，倾向于合作共赢的行为。

关键观点4: 未来工作计划

研究团队计划进行人类实验、拓展环境和模型，并希望该工作能够成为大模型在多智能体任务中的测试基准，推动领域内算法和应用的进步。

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