PersistBench：4D基础模型视觉记忆基准发布

2026 年 10 月 7 日，AGI Hunt 报道称，康奈尔大学团队提出的 PersistBench 入选 NeurIPS 2026 Evaluations & Datasets Track Spotlight（亮点论文）。该基准面向 4D 基础模型的视觉记忆能力：以 360° 视频作为“全知真值”，从物体恒存性、运动连续性、外观保持三个维度展开评估。报道以“看得见却记不住”概括其揭示的问题，即模型能够看到画面，却难以持续记住物体、运动与外观信息。目前公开信息仅涉及该基准的定位、真值来源、三个评估维度及其所获 Spotlight 荣誉，尚无具体测评结果、参评模型名单或后续版本等更多进展披露。

AI 根据报道生成 · 58 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。