A4Bench

A4Bench是一个用于评估多模态大语言模型（MLLMs）的基准测试数据集，旨在评估模型在不同学科（构成性可操作性）和挑战性维度（变革性可操作性）上的可操作性感知能力。每个样本包含一个图像-问题-答案对，确保对模型的可操作性感知能力进行全面评估。

A4Bench is a benchmark dataset designed to evaluate the operability perception ability of multimodal large language models (MLLMs) across different disciplinary dimensions (constructive operability) and challenging dimensions (transformative operability). Each sample includes an image-question-answer triplet, ensuring a comprehensive assessment of the model's operability perception ability.

原始信息汇总

A4Bench 数据集概述

数据集简介

• 名称: Affordance Benchmark for MLLMs (A4Bench)
• 研究问题: 评估多模态大语言模型(MLLMs)的affordance感知能力
• 核心理论: 基于James J. Gibson提出的affordance理论，研究物体为生物体提供的行动可能性

数据集特点

• 评估维度:
  • Constitutive Affordance (构成性affordance)
  • Transformative Affordance (转化性affordance)
• 数据形式: 图像-问题-答案三元组
• 覆盖范围: 多学科领域

相关资源

• 论文: https://arxiv.org/abs/2506.00893
• 代码仓库: https://github.com/JunyingWang959/A4Bench
• 数据集地址: https://huggingface.co/datasets/JunyingWang/A4Bench

研究团队

• 机构:
  • 复旦大学
  • 上海人工智能实验室
  • 上海交通大学
  • 华东师范大学
• 通讯作者:
  • Zicheng Zhang
  • Guangtao Zhai

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在认知科学与人工智能交叉领域，A4Bench数据集通过精心设计的实验范式构建而成。研究团队基于Gibson的供效性理论框架，采用多模态大语言模型(MLLMs)评估需求，系统性地采集了涵盖构成性供效性和转化性供效性两个维度的图像-问题-答案三元组数据。数据构建过程融合了认知心理学实验设计方法，通过专家标注与交叉验证确保样本质量，最终形成具有理论深度和实践价值的基准测试集。

使用方法

使用该数据集时，研究者可通过官方提供的标准接口加载经过结构化处理的多模态样本。每个样本单元包含视觉输入、自然语言问题及参考答案三要素，支持端到端的模型性能评估。建议采用交叉验证策略，先通过构成性供效性任务检验基础认知能力，再逐步引入转化性任务评估高阶推理表现。数据集配套的评估指标体系可量化模型在物体功能理解、场景适应性等维度的表现差异。

背景与挑战

背景概述

A4Bench是由上海人工智能实验室、复旦大学、上海交通大学和华东师范大学的研究团队联合构建的多模态大语言模型（MLLMs）可承受性感知评估基准。该数据集基于James J. Gibson提出的可承受性理论，旨在评估MLLMs对物体为生物体提供行动可能性的感知能力。通过构建包含图像-问题-答案三元组的多样化样本，A4Bench从构成性可承受性和转化性可承受性两个维度全面评估模型的性能，为提升AI系统任务执行效率和环境适应能力提供重要研究工具。

当前挑战

A4Bench面临的挑战主要体现在两个方面：在领域问题层面，如何准确定义和量化MLLMs的可承受性感知能力仍是一个开放性问题，需要建立统一的评估标准和指标体系；在构建过程中，收集具有代表性和多样性的可承受性样本存在难度，特别是转化性可承受性涉及复杂的场景理解和推理能力。此外，确保评估结果与真实世界AI系统行为的相关性也是重要挑战。

常用场景

经典使用场景

在人工智能领域，多模态大语言模型（MLLMs）的感知能力评估一直是研究热点。A4Bench数据集通过精心设计的图像-问题-答案三元组，为研究者提供了一个标准化的测试平台，用于评估模型在构成性功能（Constitutive Affordance）和转化性功能（Transformative Affordance）上的表现。这一数据集特别适用于模型在复杂环境中的动作可能性理解能力测试，成为衡量MLLMs功能感知能力的黄金标准。

解决学术问题

A4Bench数据集解决了多模态大语言模型在功能感知评估中缺乏系统性基准的难题。通过引入构成性功能和转化性功能两个维度，该数据集不仅填补了学术界在功能感知量化评估上的空白，还为模型优化提供了明确的方向。其理论框架基于James J. Gibson的功能可供性理论，使得评估结果具有坚实的认知科学基础，推动了人工智能系统在环境适应性方面的研究进展。

实际应用

在实际应用层面，A4Bench数据集对智能机器人、自动驾驶等领域的系统开发具有重要价值。通过评估模型对物体功能可能性的理解程度，研发人员可以优化系统在复杂场景下的决策能力。例如，在家庭服务机器人开发中，基于该数据集的评估结果可以帮助机器人更准确地判断物体的可操作方式，从而提升任务执行的效率和安全性。

数据集最近研究

最新研究方向

随着多模态大语言模型（MLLMs）在计算机视觉和自然语言处理领域的深度融合，A4Bench数据集为评估模型对物体可供性（affordance）的感知能力提供了标准化基准。该数据集通过图像-问题-答案三元组结构，系统考察模型在构成性可供性和转化性可供性两个维度的表现，反映了模型对物体功能属性及动态交互场景的理解能力。当前研究聚焦于如何将Gibson提出的经典可供性理论与深度学习框架结合，以增强模型在机器人操作、智能家居等实际场景中的任务规划和环境适应能力。这一方向与具身智能的发展趋势紧密关联，为突破传统视觉语言模型静态认知局限提供了新的评估范式。