多模态大模型遭遇“滑铁卢”：GPT与Gemini竟数不清教科书里的食物链

近日，有开发者利用普通高中生物教科书中的“食物网”图示对主流多模态大模型（LLM）进行了测试。结果显示，即便是 GPT 和 Gemini 等顶尖模型，在面对复杂的网状结构和交叉箭头时也纷纷“翻车”，未能正确统计出19条食物链。相比之下，人类通过梳理逻辑轻松解决了问题。这一实验揭示了现有多模态 AI 在处理复杂拓扑关系和空间逻辑推理时的脆弱性，表明当前的视觉理解能力虽有进步，但在复杂图表分析上仍有明显局限。