MMMU Open-ended问题无法正确评测

问题

MMMU 里约 62 道 question_type=open 的题，在评测时被 MMMU_preproc 改成「A = 正确答案 / B = Other Answers」的伪 MCQ，再按选项字母打分。但推理时 prompt 以 Answer: 结尾，模型输出的是自由文本或数值，并没有按选择题作答。

结果是：Open-ended 子集的分数不能反映模型是否答对了，只能反映解析器能不能从长文本里抠出一个字母。

和历史版本比，Latest Version 在 MMMU 上整体偏低一些。用同一批 raw_predictions 分别按两套后处理重算，分差可以对上，说明不是推理变了，是打分逻辑变了。历史版本对这类题有误提字母 A 的情况（比如正文里出现 Solution A、area 等），Latest Version 用 can_infer 解析不了就记 Z，碰巧少了一些「答错却得分」的样本，但两边都没有真正比对答案内容。

原因

1. 推理和评测任务不一致

评测阶段才做 open→MCQ 改写，模型推理时看不到 A/B 选项，却要在评测时被当成选了 A 或 B。

2. Latest Version 统一走 can_infer

extract_answer_from_item 里没有给 MMMU 单独分支，open 改写题和正常 MCQ 一样走字母提取。can_infer 适合短输出、单字母选项；对长段开放作答基本只能返回 Z。

# multiple_choice.py
else:
    ret = can_infer(item['prediction'], choices)

3. 标准 MCQ 不受影响

MMMU 里真正的选择题，模型一般直接输出选项字母，can_infer 和历史版本的专用解析器结果一致。问题集中在 open 改写那部分。

核实情况

• 同一 checkpoint、同一批 prediction，历史版本和 Latest Version 推理结果一致。
• 解析差异集中在 open 改写题，典型情况是：模型算了错数，Latest Version 记错（解析失败），历史版本有时记对（误提了正文里的 A）。
• 抽查样例里，误记对的占多数，说明历史分数在这块有水分；Latest Version 更严，但也不是在做内容判分。

影响

• Open-ended 子集（约 62 题）当前分数参考价值有限。
• MMMU 总分和历史版本不宜直接横比，需要说明后处理差异。
• MCQ 子集可以照常看。
• 不建议为对齐历史分数，把「全文捞唯一字母」那套 fallback 加回来。

Start in multiple_choice.py at extract_answer_from_item and the can_infer fallback, then trace how MMMU open-ended items are represented during evaluation. Compare the handling of open questions with standard MCQs using the same raw_predictions. Done should make the open-ended subset evaluate answer content rather than option letters while leaving standard MCQ scoring unchanged.