腾讯混元联合上海交通大学、南洋理工大学、北京大学等多家机构发布MMAE（大规模多任务音频编辑基准），为通用指令驱动的音频编辑提供系统评测标准。该基准包含2000个真实场景样本、17741项细粒度指标，覆盖7种模态、6级任务复杂度及8类编辑操作，重点评估模型在保持原音频不变前提下的精准修改能力。测试结果显示，当前主流模型精确匹配率普遍低于5%，暴露出在指令理解、局部编辑与音质保持方面的明显不足，表明音频AI仍处于从生成向高精度编辑能力过渡阶段。
腾讯混元联合上海交通大学、南洋理工大学、北京大学等多家机构发布MMAE（大规模多任务音频编辑基准），为通用指令驱动的音频编辑提供系统评测标准。该基准包含2000个真实场景样本、17741项细粒度指标，覆盖7种模态、6级任务复杂度及8类编辑操作，重点评估模型在保持原音频不变前提下的精准修改能力。测试结果显示，当前主流模型精确匹配率普遍低于5%，暴露出在指令理解、局部编辑与音质保持方面的明显不足，表明音频AI仍处于从生成向高精度编辑能力过渡阶段。