Envision est un ensemble de données multi-images et de paires texte publié par le Laboratoire d'intelligence artificielle de Shanghai en 2025. Parmi les articles de recherche associés, on peut citer… Envision : Évaluation comparative de la compréhension et de la génération unifiées pour une meilleure compréhension des processus causaux du mondeL'objectif est de tester la capacité du modèle à comprendre la causalité et à générer des événements à plusieurs étapes dans des situations réelles. L'ensemble de données comprend 1 000 séquences d'événements et 4 000 amorces textuelles en quatre étapes, couvrant six grands domaines : les sciences naturelles et les sciences humaines/l'histoire. Les séquences d'événements proviennent de manuels et de ressources en ligne, sont sélectionnées par des experts, puis générées et affinées par GPT-4o afin de former des amorces narratives présentant des chaînes causales claires et une structure progressive.

Composition des données :

• Couverture thématique (6 catégories au total)

• Sciences naturelles (75%) : Physique, Chimie, Biologie, Météorologie, Géographie
• Histoire et culture (25%)

• Type de structure causale

• Causalité continue : changements continus au sein d'une même scène spatiale, applicable aux processus physiques et chimiques fins.
• Causalité discrète : sauts à travers les étapes du temps et de l’espace, applicable à l’évolution géologique, au cycle de vie et aux événements historiques.

  

Citation

@article{wei2025ggbench, titre={Envision : Évaluation comparative de la compréhension et de la génération unifiées pour une meilleure compréhension des processus causaux du monde}, author={Tian, Juanxi et Li, Siyuan et He, Conghui et Wu, Lijun et Tan, Cheng} journal={prépublication arXiv arXiv:2512.01816}, année={2025} }