MultiBench

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多模态模型的对比常常因为各实验室的配置五花八门而难以进行，MultiBench 正是为了解决这一痛点而诞生的。它一口气整合了 15 个数据集，覆盖情感计算、医疗健康、机器人、金融、人机交互和多媒体等多个领域，并且评估时不止看准确率，还会记录训练和推理的开销，以及模型在模态噪声或缺失情况下的表现。配套的 MultiZoo 工具包以模块化形式提供了大约 20 种融合方法、目标函数和训练结构，研究者可以自由替换组件，不必每次从头实现所有基线。对于追求可复现对比的团队来说，这套组合非常实用，而且项目文档详细说明了如何添加新数据集和新算法，扩展起来也很顺手，能适配你自己的研究问题。