在当今数字化时代，合成数据的识别与检测已成为一项极为重要的任务。LOKI，一个由中山大学与上海AI Lab携手推出的创新性合成数据检测基准，正是为了全面评估大型多模态模型（LMMs）在识别视频、图像、3D模型、文本和音频等多种模态合成数据的能力而诞生。该基准不仅包含超过18,000个精心设计的问题，还涵盖了26个子类别，采用了多层次标注，能够支持细粒度异常注释，为研究者提供深入的分析与理解。
LOKI的强大功能体现在其多模态数据检测的能力上，评估LMMs在识别合成数据时的表现不遗余力。它通过细致入微的异常注释，帮助研究者更好地理解合成数据的特征。此外，LOKI的多层次标注系统提供了基本的“合成或真实”标签，适用于各种复杂程度的问题设置。
这一全面评估框架支持多种数据格式输入，如视频、图像、文本、音频和点云，为超过25种主流LMMs统一了API，使得不同模型的性能得以一目了然。LOKI还允许对开源与闭源模型进行性能比较，揭示其在合成数据检测任务中的潜力与局限性。
更令人惊叹的是，LOKI通过自然语言解释要求模型阐述其判断理由，增强了模型的可解释性，使得用户能够更好地理解其检测能力。此外，它还汇集了各类专业领域的数据，包括卫星图像、医学图像及丰富的音频数据，确保了数据的多样性与代表性。
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LOKI不仅在问题难度分级上做到精准评估，更通过计算模型偏差指数分析模型在合成数据检测中的偏差与倾向性，为后续AI技术的发展指明了方向。毫无疑问，LOKI将推动更强大、更可解释的合成数据检测方法的发展，以应对不断变化的AI合成技术挑战！
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