sin-bench-tracing-native-evidence-chains-in-long
Evaluating whether multimodal large language models truly understand long-form scientific papers remains challenging: answer-only metrics and synthetic 'Needle-In-A-Haystack' tests often reward answer matching without requiring a causal, evidence-linked reasoning trace in the document. We propose the 'Fish-in-the-Ocean' (FITO) paradigm, which requires models to construct explicit cross-modal evidence chains within native scientific documents. To operationalize FITO, we build SIN-Data, a scientif...
ソース情報
- リポジトリ
- ADu2021/skillXiv
- ソースの最終更新活動
- 2026年3月24日 19:42
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 6
- フォーク
- 0
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
