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Vinoground：深入审视大规模多模态模型在短视频的密集时间推理中的表现
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
多模态大型语言模型在短视频理解上有进展，但在长视频应用如电影和体育评论中表现不足。为此，引入了LVBench基准测试集，专注于长视频理解和信息提取。评估显示当前模型在长视频任务上表现不佳，LVBench旨在推动模型发展以应对复杂性。数据和代码已公开。
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关键要点
- 多模态大型语言模型在短视频理解方面取得显著进展。
- 当前模型在长视频应用（如电影和体育评论）中表现不足。
- 引入LVBench基准测试集，专注于长视频理解和信息提取。
- LVBench数据集包括多样化的任务，旨在挑战模型的长期记忆和扩展理解能力。
- 评估结果显示现有模型在长视频理解任务上表现不佳。
- LVBench旨在推动更先进模型的发展以应对长视频理解的复杂性。
- 数据和代码已公开可用。
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