AI成绩单幕后：华人出题人揭秘榜单真相

每次前沿模型迭代，AI社区的目光总会聚焦到那几张熟悉的成绩表上。

MMLU-Pro、MMMU、MMMU-Pro——这些缩写对普通用户略显生僻，却是模型厂商和研究者眼中的“必修课”。GPT、Claude、Gemini、Llama、Qwen、DeepSeek轮番在这些基准线上交卷。

“是骡子是马拉出来溜溜”，模型实力几何，分数说了算。

不少模型发布会上的性能对比图，都绕不开这些基准；HuggingFace上的排行榜也以此为基础。可以说，当下AI行业讨论模型能力时，用的已经是一套由这些基准定义的共同语言。

但有趣的是，几乎所有人都在盯着分数，却鲜有人知道出题人是谁。而MMLU-Pro、MMMU和MMMU-Pro背后，都指向同一个人——陈文虎。

他是加拿大滑铁卢大学计算机科学系助理教授，谷歌学术论文引用量超三万次。

他也是“老虎实验室（TIGERLab）”的创始人——英文全称Text and Image GEnerative Research Lab，因名字含“虎”，他给实验室起了个辨识度极高的中文名：虎头帮。

01 旧考卷失灵之后

陈文虎最初被广泛关注，是因为MMLU-Pro。

MMLU曾是大语言模型能力评估中使用率最高的基准之一。它像一张综合试卷，覆盖多学科，用以衡量模型在知识理解与推理上的表现。

早期，这张卷子颇为有效。模型间的差距能被分数清晰拉开，行业也能借此观察大语言模型是否真正在进步。

但问题很快浮现。

随着模型能力持续攀升，MMLU逐渐变得“不够考”了。前沿模型的分数越来越高，彼此之间的差距越来越小。

到OpenAI发布o3之后，这个问题更加突出。o3在MMLU上的准确率已接近100%，其他前沿模型也陆续交出逼近满分的成绩。

看起来是好消息，但对评估而言，反而是个麻烦。

一张试卷如果大家都能拿满分，就很难再判断谁更强、强在哪里。它虽然能证明模型已具备某些能力，却不再适合衡量新的进步。

AI行业需要一张更难、也更不容易被“糊弄过去”的卷子。

2024年，陈文虎和团队推出了MMLU-Pro。

MMLU-Pro不是简单扩大题库，而是重新设计了这张考卷。

它包含12032道题，覆盖数学、物理、化学、法律、工程、心理学、健康等14个领域。相比原版MMLU，选项从4个扩展到10个，降低模型靠猜测蒙对的概率；同时加入更多偏推理的问题，清理掉原题库中相对简单、有歧义或区分度不足的题目。

效果立竿见影。

论文结果显示，模型在MMLU-Pro上的准确率相比原版MMLU下降了16%到33%。同一模型在24种不同提示词风格下测试时，成绩波动也从原MMLU的4%到5%，下降到约2%。

也就是说，这张新卷子不仅更难，也更稳定。

它让那些在旧考卷上看起来都很优秀的模型，重新被拉开了差距。模型到底是真会推理，还是只是更擅长应付旧题，也因此更容易被识别出来。

02 好用的基准评测

MMLU-Pro很快被行业采纳。

它随后进入NeurIPS 2024数据集与基准评测赛道，也被EleutherAI的语言模型评测框架lm-evaluation-harness集成。对开源模型社区来说，这意味着它不再只是一篇论文里的数据集，而是进入了常用评测工具链。

很多模型发布时，开始报告MMLU-Pro分数。HuggingFace上的一些排行榜，也把它纳入评估体系。

如果说MMLU-Pro解决的是语言模型评估里的“旧考卷失灵”，那么MMMU则把陈文虎和TIGERLab推到了多模态评测的中心。

多模态模型的问题更复杂。

语言模型答题，主要处理文字。多模态模型则要同时处理图片、图表、示意图、地图、表格、乐谱、化学结构等不同形式的信息。它不只是要读懂题干，还要真正看懂图像里的内容，并把视觉信息、文本信息和学科知识放在一起推理。

MMMU基准评测包含1.15万道多模态问题，来自大学考试、测验和教材，覆盖艺术与设计、商业、科学、健康与医学、人文社科、技术与工程六大领域，进一步细分为30个学科和183个子领域。

这些题目不是简单问模型“图里有什么”，它要求模型像学生做专业题一样，把图像信息和学科知识结合起来。

MMMU发布时，研究团队测试了14个开源多模态模型，以及GPT-4V、Gemini Ultra等代表性闭源模型。即便是当时最强的闭源模型，GPT-4V和Gemini Ultra也只达到56%和59%的准确率。

这组数字说明，多模态模型看起来进步很快，但在真正需要专业理解和推理的问题上，仍有大量空间。

后来，陈文虎团队又推出了MMMU-Pro，进一步堵住模型绕过视觉信息的空间。它过滤掉只靠文本模型也能回答的问题，扩展候选项，并引入vision-only设置，把问题嵌入图像中，要求模型同时完成视觉读取和文本理解。

简单说，就是不让模型“只看文字猜答案”。

这类工作听起来琐碎，但它们很关键。因为多模态模型未来要进入医疗、教育、科研、设计、工程等场景，仅仅能描述图片是不够的。它必须能判断、推理、解释，也必须能在复杂视觉信息中找到真正有用的部分。

03 “考卷”背后的人

陈文虎后来做MMLU-Pro和MMMU，来自于他一直以来的研究方向。

他的研究兴趣本来就与复杂信息理解、知识问答和推理有关。

他本科毕业于华中科技大学，之后到德国亚琛工业大学攻读硕士，再到加州大学圣巴巴拉分校获得计算机科学博士学位。博士期间，他已经开始围绕复杂问答、表格推理、知识证据定位等方向做研究。

这类任务有一个共同点：答案往往不在单一文本里。

它可能藏在一张表格里，也可能需要结合一段文字和一张图片，还可能要求模型先检索信息，再整合、计算和推理。模型不能只会复述已有知识。

陈文虎参与过的HybridQA、TabFact、Program of Thoughts、MAmmoTH等项目，都和这条线有关。

这也解释了他为什么会对模型评估里的漏洞敏感。

好的基准评测不是简单把题目搞得越来越难，而是要预判模型最容易在哪里“蒙对题”“看起来会”。

模型可能记住了题库，也可以靠选项猜答案，还可能用文字绕过视觉信息……好的评估得把这些漏洞补好。

博士毕业后，陈文虎进入谷歌研究院，随后在2024年至2025年参与谷歌DeepMind的Gemini多模态模型和评估工作。这段经历也很重要。长期接触前沿模型研发，让他更清楚模型能力是如何增长的，也更容易看见评估中可能存在的偏差和盲区。

2024年秋季，陈文虎加入滑铁卢大学计算机科学学院，担任助理教授。同年，他入选Canada CIFAR AI Chair。之后，他创办“老虎实验室（也就是虎头帮）”，继续围绕基础模型、多模态能力和基准评测展开研究。

虎头帮并不只是做基准评测，也在做模型和系统研究。

在视频方向上，UniVideo试图把视频理解、生成和编辑放进同一个框架，让模型不只是生成一段画面，也能理解内容、响应指令并完成修改。Vamba瞄准长视频理解，解决一小时级别视频带来的显存、计算和训练效率问题。与Meta生成式AI团队合作的MoCha，则把重点放在说话虚拟角色生成上，通过语音和文字描述生成高质量人物视频。

一个从来不做题的出题人是不可能出好题的。自己下场做模型，反过来也让他们更适合做评估。

因为真正好的评估，往往来自对模型能力边界的理解。只有知道模型是怎么做出来的，知道它在真实任务里会遇到什么问题，才更容易设计出能测出差距、也能暴露问题的题目。

如今，陈文虎进入Meta超级智能实验室，工作继续集中在多模态预训练数据和评估，并服务于Meta基础模型。

AI行业并不缺少被看见的人。聚光灯通常会落在创业者、明星研究员和大模型公司的负责人身上。新产品发布、融资消息、开源模型和团队调整，往往最容易吸引外界关注，也让这些名字更容易进入公众视野。

但今天的AI领域，华人人才的参与已经远不止这些最显眼的位置。