MicroVQA|生物显微镜学数据集|视觉问答数据集

MicroVQA是一个针对生物显微镜学领域视觉问答的基准数据集，由斯坦福大学等多个研究机构的生物专家手工创建了1042个视觉问答样本。数据集中的问题涵盖了专家图像理解、假设生成和实验提议三个关键的科学探究任务，旨在评估多模态大型语言模型在科学研究中的推理能力。数据集的问题和答案都是由专家编写的，涉及从细胞形态到技术成像挑战等多个方面，使用了多种显微镜模态，覆盖了从组织到原子级别的不同尺度，并以人类和鼠标等与人类生物学和医学相关的研究为主。

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数据集介绍

构建方式

MicroVQA数据集的构建过程采用了专家驱动的多阶段方法。首先，生物学专家手动创建了1,042个视觉问答（VQA）样本，每个样本均基于真实的显微镜图像和实验背景。随后，通过两阶段的流程将原始问题转化为多项选择题（MCQ）。第一阶段使用优化的LLM提示将问答对格式化为MCQ，第二阶段则通过基于代理的‘RefineBot’系统进一步优化问题，消除语言捷径，确保问题真正测试科学推理能力。

特点

MicroVQA数据集的特点在于其专注于生物显微镜领域的高阶推理任务，涵盖了专家图像理解、假设生成和实验设计三个关键任务。数据集包含多种显微镜模态（如荧光、电子显微镜）和生物尺度（组织、细胞、亚细胞、原子），确保了问题的多样性和科学相关性。每个问题均由专家精心设计，确保其难度和复杂性符合真实科学研究的需求。

使用方法

MicroVQA数据集的使用方法主要包括评估多模态大语言模型（MLLMs）在生物显微镜图像上的推理能力。用户可以通过数据集中的多项选择题测试模型在图像理解、假设生成和实验设计任务中的表现。此外，数据集还支持对模型错误的详细分析，帮助研究人员识别模型在视觉推理和知识整合方面的不足，从而推动AI在生物医学研究中的应用。

背景与挑战

背景概述

MicroVQA数据集由斯坦福大学等机构的研究团队于2025年创建，旨在解决生物显微镜领域中的多模态推理问题。该数据集由生物学家精心设计，包含1,042个多选题，涵盖显微镜图像的专家理解、假设生成和实验设计等关键任务。MicroVQA的推出填补了现有多模态推理基准在科学研究级别任务上的空白，推动了AI在生物医学研究中的应用。其核心研究问题在于如何通过视觉问答（VQA）评估模型在复杂科学实验中的推理能力，尤其是在显微镜图像分析中的应用。该数据集对生物医学领域的影响力显著，为AI辅助科学研究提供了重要的评估工具。

当前挑战

MicroVQA数据集面临的挑战主要体现在两个方面。首先，其解决的领域问题——显微镜图像的多模态推理——要求模型不仅具备图像识别能力，还需结合实验背景进行复杂的推理。现有模型在处理此类任务时表现不佳，尤其是在假设生成和实验设计等高阶推理任务上。其次，数据集的构建过程中也面临诸多挑战。例如，如何确保多选题的设计不依赖于语言捷径，而是真正测试模型的多模态推理能力。为此，研究团队开发了两阶段的多选题生成流程，包括优化的大语言模型提示和基于代理的RefineBot系统，以消除语言捷径并提高问题的难度。此外，数据集的多样性和专家标注的高成本也是构建过程中的主要挑战。

常用场景

经典使用场景

MicroVQA数据集主要用于评估多模态大语言模型（MLLMs）在生物显微镜图像分析中的推理能力。该数据集通过视觉问答（VQA）的形式，测试模型在专家图像理解、假设生成和实验设计等任务中的表现。每个问题均由生物学专家精心设计，确保问题能够反映真实的科学研究场景。

解决学术问题

MicroVQA解决了现有多模态推理基准在科学研究场景中的不足，尤其是针对显微镜图像的高级推理任务。通过提供1042个由专家设计的多选题，该数据集填补了现有基准在复杂多模态推理任务上的空白，推动了AI在生物医学研究中的应用。

衍生相关工作

MicroVQA的推出激发了相关领域的研究工作，尤其是在多模态推理和生物医学AI领域。基于该数据集，研究人员开发了新的多模态推理模型，并探索了如何将AI技术应用于显微镜图像分析、假设生成和实验设计等任务。此外，该数据集还为其他科学领域的多模态推理基准提供了参考。