20260601

concepts/mme-voke.md

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+title: "MMEVOKE"
+created: 2026-05-21
+type: concept
+tags: ["benchmark", "multimodal", "knowledge-injection"]
+sources: ["[[when-large-multimodal-models-confront-evolving-knowledge]]"]
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+# MMEVOKE
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+## 定义
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+MMEVOKE 是首个**多模态进化知识注入基准**，由 ICLR 2026 论文 "When Large Multimodal Models Confront Evolving Knowledge" 提出。
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+## 关键统计
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+| 指标 | 数值 |
+|------|------|
+| 总样本数 | 9,422 |
+| 细粒度子领域 | 159（News 29 + Entity 130） |
+| 进化知识来源 | CNN（新闻）+ Wikipedia（实体） |
+| 图像数 | 18,834（注入 9,422 + 评估 9,412） |
+| News vs Entity | 47.7% vs 52.3% |
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+## 数据构建流程
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+1. **知识收集**：从 CNN robots.txt 提取 URL（News）；对比 Wikipedia 不同时间点版本识别新条目（Entity）
+2. **内容总结**：GPT-4o 对长文本摘要
+3. **VQA 生成**：GPT-4o 提取 VQA 对 + 核心对象 + 上位词；Google 搜索 + CLIP 聚类清洗图像
+4. **人工筛选**：每条约 10 秒人工审核，确保高质量
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+## 自进化特性
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+MMEVOKE 的构建流程最小化人工参与，仅人工筛选步骤未自动化。通过前端网页加速人工筛选，**每季度更新一次**。
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+## 领域分布
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+涵盖政治、商业、科技、体育、健康、娱乐等广泛领域，实体部分包含 130 个子领域。
+
+## 参见
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+- [[evolving-knowledge-injection|进化知识注入]]
+- [[self-evolving-benchmark|自进化基准]]
+- [[when-large-multimodal-models-confront-evolving-knowledge|论文主页]]