IntReal 发布：10 万条真实多模态交错样本评测统一模型
nanjinguniv · hf · 2026-10-30
南京大学 PRLab 联合美团、帝国理工、南洋理工发布 IntReal，一个面向多模态交错生成（interleaved generation）的真实世界数据集与评测基准。
- IntReal-100K：包含 10 万条多模态交错样本、超 50 万张图片，来自 7 个真实世界数据源
- 任务分为 Plan（26.1%）、Knowledge（21.2%）、Tutorial（34.7%）、Story（18.0%）四类，如生成国家公园旅行攻略、徒步路线知识讲解、烹饪图文教程等
- 配套数据驱动评测框架，覆盖文本丰富度、逻辑连贯性、图像真实性、内容多样性等多个维度
论文旨在系统诊断统一模型在交错生成上的强弱项，并通过针对性训练改进生成质量。项目主页：yushaohan.github.io/IntReal
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