KRIS-Bench团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 人类在学习新知识时，总是遵循从"记忆事实"到"理解概念"再到"掌握技能"的认知路径。 AI是否也建立了"先记住单词，再理解原理，最后练习应用"的这种知识结构呢？ 测评一下就知道了！ 东南大学联合马克斯·普朗克信息研究所、上海交通大学、阶跃星辰、加州大学伯克利分校与加州大学默塞德分校的研究团队，共同提出了 KRIS-Bench （Knowledge-based Reasoning in Image-editing Systems Benchmark）。 首创地 从知识类型的视角 ，对图像编辑模型的推理能力进行系统化、精细化的评测。 借鉴布鲁姆认知分类与教育心理学中的分层教学理念，KRIS-Bench让AI在事实性知识（Factual Knowledge）、概念性知识（Conceptual Knowledge）与程序性知识（Procedural Knowledge）三大层面上，逐步接受更深入、更复杂的编辑挑战。 基于认知分层的三大知识范畴 KRIS-Bench在每个类别下又细化出7大推理维度、22种典型编辑任务，从 "物体计数变化"到"化学反应预测 ...