論文の概要: BabyVision: Visual Reasoning Beyond Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06521v1
• Date: Sat, 10 Jan 2026 10:42:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.859532
• Title: BabyVision: Visual Reasoning Beyond Language
• Title（参考訳）: BabyVision: 言語を越えたビジュアル推論
• Abstract要約: 言語知識に依存しないコア視覚能力を評価するためのベンチマークであるBabyVisionを紹介する。 実験結果と人的評価により, MLLMはヒトのベースラインより有意に低い性能を示した。 Gemini3-Pro-Previewのスコアは49.7で、6歳の人間に遅れ、成人の平均スコア94.1にかなり遅れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.43605497226761
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While humans develop core visual skills long before acquiring language, contemporary Multimodal LLMs (MLLMs) still rely heavily on linguistic priors to compensate for their fragile visual understanding. We uncovered a crucial fact: state-of-the-art MLLMs consistently fail on basic visual tasks that humans, even 3-year-olds, can solve effortlessly. To systematically investigate this gap, we introduce BabyVision, a benchmark designed to assess core visual abilities independent of linguistic knowledge for MLLMs. BabyVision spans a wide range of tasks, with 388 items divided into 22 subclasses across four key categories. Empirical results and human evaluation reveal that leading MLLMs perform significantly below human baselines. Gemini3-Pro-Preview scores 49.7, lagging behind 6-year-old humans and falling well behind the average adult score of 94.1. These results show despite excelling in knowledge-heavy evaluations, current MLLMs still lack fundamental visual primitives. Progress in BabyVision represents a step toward human-level visual perception and reasoning capabilities. We also explore solving visual reasoning with generation models by proposing BabyVision-Gen and automatic evaluation toolkit. Our code and benchmark data are released at https://github.com/UniPat-AI/BabyVision for reproduction.
• Abstract（参考訳）: 人間は言語習得のずっと前にコアビジュアルスキルを発達させるが、現代のマルチモーダルLLM(MLLM)は、脆弱な視覚的理解を補うために言語的先行に大きく依存している。 最先端のMLLMは、人間や3歳児でさえも、無力で解決できる基本的な視覚的タスクで一貫して失敗します。 このギャップを体系的に調査するために,MLLMの言語知識に依存しないコア視覚能力を評価するベンチマークであるBabyVisionを紹介する。 BabyVisionは幅広いタスクにまたがっており、388項目は4つの主要なカテゴリで22のサブクラスに分けられる。 実験結果と人的評価により, MLLMはヒトのベースラインより有意に低い性能を示した。 Gemini3-Pro-Previewのスコアは49.7で、6歳の人間に遅れ、成人の平均スコア94.1にかなり遅れている。 これらの結果は知識量評価に優れているにもかかわらず、現在のMLLMは基本的な視覚的プリミティブを欠いていることを示している。 BabyVisionの進歩は、人間のレベルの視覚知覚と推論能力への一歩である。 また、BabyVision-Genと自動評価ツールキットの提案により、生成モデルによる視覚的推論の解決についても検討する。 私たちのコードとベンチマークデータは、再現のためにhttps://github.com/UniPat-AI/BabyVisionでリリースされます。

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