为什么 AI 模型需要这类题库
多模态模型的真实短板
当前多模态模型在图像推理上仍存在明显短板，特别是需要专业领域知识结合视觉理解的场景。单纯的"看图说话"能力无法替代图像中隐含的深层逻辑推理。
区分理解 vs. 模式匹配
大学难度图文题目能有效区分模型的真实理解能力与模式匹配（Pattern Matching）。题目需要模型同时理解视觉信息、学科知识和逻辑关系。
极端严格的入库标准
每道题用 5 个顶级模型各跑 5 次，只有模型答对次数 ≤2 次（通过率 ≤40%）才被接受。这意味着题库中的题目代表「当前 AI 的前沿边界」。
研究级能力的试金石
能稳定答对这些题目的模型，才具备真正的研究级推理能力 — 这不仅考验知识储备，更考验跨模态信息的综合处理与深层推理。
四大 STEM 学科 · 32+ 子领域全覆盖
健康与医学 30%
临床医学 · 诊断学 · 基础医学 · 药学 · 公共卫生 · 护理康复技术与工程 25%
机械 · 电子电气 · 计算机 · 土木 · 材料 · 能源 · 农业工程自然科学 25%
生物学 · 化学 · 物理学 · 地球与环境科学数学 20%
几何优先 · 组合数学 · 概率统计 · 拓扑 · 代数 · 数论五模型 × 五次推理 测评流水线
每道题目须经过领域专家出题 → 双人审校 → 自动化测评 → 严格入库的全流程筛选，确保只有最前沿的难题入库。
领域专家出题
出题专家 ≥ 硕士学历，3 年以上教学/研究经验，确保每道题目的学术严谨性和图像依赖性。
双人交叉审校
每道题目经过两名审校专家独立审核，交叉比对，确保答案正确性 ≥ 95%，图像与题干逻辑严格对应。
自动化测评流水线激活
依次调用以下 5 个顶级多模态大模型进行测评：
5 次推理统计通过率
每模型独立调用 5 次（temperature=0），消除随机波动。汇总 5×5=25 次推理结果，计算总体通过率。
≤40% 严格入库门槛
仅通过率 ≤40%（即每模型 5 次中答对 ≤2 次）的题目入库。超过此阈值的题目意味着当前模型已能稳定回答，不具前沿挑战价值。
季度滚动复评与自动归档
每季度使用最新模型版本对已入库题目重新测评。若某题目被新模型稳定答对（通过率 >60%），自动降级归档，确保题库始终代表前沿边界。
严格性对比：此标准比 MMMU 等公开基准的筛选标准至少严格 2-3 倍。MMMU 等基准通常只要求单一模型单次推理，而我们采用 5 模型 × 5 次推理的交叉验证机制，大幅提高入库门槛。
合规与隔离 · 零重叠保障
公开评测集隔离
与以下 8 个公开评测集零重叠，通过文本 + 图像双重比对确保隔离：
内部去重与内容红线
内部文本 + 图像双重去重，严格禁止以下类型数据：
数据交付 · 即插即用的产品化方案
标准格式：JSON Lines
每行一条完整题目记录，含题目文本、图像（原始尺寸 + 标准裁切）、标准答案、详细解题步骤。兼容主流 LLM 训练框架的数据加载器。
API 调用方式
支持批量拉取全量数据、增量更新订阅（按周/月推送新增题目）。RESTful API + 分页游标，适配自动化训练流水线。
元数据标注
每条数据附带完整元数据：题目 ID / 学科 / 子领域 / 难度 / 原始图像尺寸 / 模型训练推荐尺寸 / 依赖类型 / 审校记录。
面向 AGI 的数据基础设施
看图说话 → 看图推理
多模态模型正从"看图说话"向"看图推理"演进，大学难度图文题库是推动这一转变的关键燃料。
4 大学科 · 32+ 子领域
题库覆盖健康与医学、技术与工程、自然科学、数学四大领域，模拟真实大学考试场景，覆盖本科至研究生水平。
季度滚动 · 持续追踪边界
每季度新增题目并进行复评，自动归档已过时题目，持续追踪模型能力边界，为客户提供最新前沿数据。
服务全球顶级 AI 实验室
客户包括全球顶尖 AI 实验室，用于预训练数据增强、能力评测、课程学习（Curriculum Learning），推动 AGI 前沿研究。
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