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Kimi-Audio-7B-Instruct
Kimi-Audio-7B-Instruct
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Gemini-3.1-Pro-Preview 在音频分类基准测试中领先，超越竞争对手
一项新的基准测试评估了包括多个Gemini模型和Kimi-Audio-7B-Instruct在内的十一种音频分类方法在声源识别任务上的表现。表现最佳的模型Gemini-3.1-Pro-Preview在类别级F1分数上达到了85.6%，在细粒度F1分数上达到了56.7%。研究还发现，Gemini模型经常给出自信但错误的答案，并且响应长度与准确性不相关。
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研究揭示音频大模型对评估差异敏感
一篇新发表在arXiv上的研究论文，考察了大型音频语言模型（LALMs）在使用多项选择问答（MCQA）框架进行评估时的鲁棒性。研究人员发现，像Audio Flamingo 2、Audio Flamingo 3、Qwen2.5-Omni-7B-Instruct和Kimi-Audio-7B-Instruct等模型对问题和选项措辞的变化以及选项呈现顺序很敏感。为解决这些局限性，该研究提出了一种更鲁棒的LALMs评估协议和指标。