論文の概要: PAI-Bench: A Comprehensive Benchmark For Physical AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01989v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 18:47:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:35.028453
• Title: PAI-Bench: A Comprehensive Benchmark For Physical AI
• Title（参考訳）: PAI-Bench:物理AIの総合ベンチマーク
• Authors: Fengzhe Zhou, Jiannan Huang, Jialuo Li, Deva Ramanan, Humphrey Shi,
• Abstract要約: ビデオ生成モデルは、物理的に一貫性のあるダイナミクスを維持するのに苦労することが多い。 マルチモーダルな大言語モデルは、予測と因果解釈において限られた性能を示す。 これらの観測は、現在のシステムは、物理AIの知覚的および予測的要求を扱う初期段階にあることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.22914615084215
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Physical AI aims to develop models that can perceive and predict real-world dynamics; yet, the extent to which current multi-modal large language models and video generative models support these abilities is insufficiently understood. We introduce Physical AI Bench (PAI-Bench), a unified and comprehensive benchmark that evaluates perception and prediction capabilities across video generation, conditional video generation, and video understanding, comprising 2,808 real-world cases with task-aligned metrics designed to capture physical plausibility and domain-specific reasoning. Our study provides a systematic assessment of recent models and shows that video generative models, despite strong visual fidelity, often struggle to maintain physically coherent dynamics, while multi-modal large language models exhibit limited performance in forecasting and causal interpretation. These observations suggest that current systems are still at an early stage in handling the perceptual and predictive demands of Physical AI. In summary, PAI-Bench establishes a realistic foundation for evaluating Physical AI and highlights key gaps that future systems must address.
• Abstract（参考訳）: 物理AIは、現実世界のダイナミクスを知覚し、予測できるモデルを開発することを目的としているが、現在のマルチモーダルな大規模言語モデルとビデオ生成モデルがこれらの能力をサポートする範囲は十分に理解されていない。 我々はPAI-Bench(PAI-Bench)という,映像生成,条件付き映像生成,映像理解における知覚と予測能力を評価する総合的ベンチマークを紹介した。 本研究は,映像生成モデルが強い視覚的忠実性にもかかわらず,物理コヒーレントなダイナミクスの維持に苦慮しているのに対して,マルチモーダルな大規模言語モデルは予測や因果解釈において限られた性能を示すことを示す。 これらの観測は、現在のシステムは、物理AIの知覚的および予測的要求を扱う初期段階にあることを示唆している。 まとめると、PAI-Benchは物理AIを評価するための現実的な基盤を確立し、将来のシステムが取り組まなければならない重要なギャップを強調します。

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