PixCC

研究采用两个数据集：SilCC（通过渐进复杂的抽象形状组合调控命名难度）和PixCC（通过增加随机视觉噪声提升识别难度）来比较人类与多模态大模型的联想创造力。

在PixCC数据集中，人类表现出策略转变：从整体性语义联想转向描述低层视觉属性（如颜色、纹理），而MLLM更倾向于坚持语义层面的联想。