$S^3$-Bench：评估语音交互模型作为科研语音助手的全新基准

英文标题：$S^3$-Bench: Evaluating Speech Interaction Models as Scientific Voice Assistants

随着多模态大语言模型（MLLM）的迅速发展，具备无缝流式对话能力的语音交互模型正在重塑人机交互范式。然而，通用语音助手在面向严谨、复杂的科学研究场景时，其专业能力与可靠性尚未得到系统性检验。研究团队提出了 $S^3$-Bench 基准测试，专门评估语音交互模型作为科学语音助手的综合表现。该基准为开发者针对专业科研场景优化语音 Agent、评测端到端语音大模型的学术推理与知识交互能力提供了重要参考。

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$S^3$-Bench: 评估语音交互模型作为科学研究语音助手

论文/项目编号：arXiv:2609.09852v1
类型：新论文公告（Announce Type: new）

摘要

多模态大语言模型（MLLMs）的发展从根本上重塑了人机交互的范式，尤其是能够实现无缝端到端对话的语音交互模型。尽管当前模型作为通用语音助手展现出了引人注目的卓越性能，但面对高度复杂和专业的科学领域任务时，其作为专业“科学语音助手”的实际表现与边界仍亟待系统化评测。为此，本研究提出了 $S^3$-Bench，用于全面评估语音交互模型在科学科研场景下的专业问答与语音协作能力。

$S^3$-Bench：评估语音交互模型作为科研语音助手的全新基准

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