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TVBench：重新设计视频-语言评估
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究推出了TVBench，一个开源的视频选择问答基准，旨在解决现有基准缺乏时间推理能力和过度依赖文本的问题。研究发现，TVBench要求模型具备较强的时间理解能力，大多数现有模型表现接近随机水平，只有Gemini-Pro和Tarsier明显优于基线。
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关键要点
- 本研究推出了TVBench，一个开源的视频选择问答基准。
- TVBench旨在解决现有基准缺乏时间推理能力和过度依赖文本的问题。
- 研究发现，TVBench要求模型具备较强的时间理解能力。
- 大多数现有模型在TVBench上的表现接近随机水平。
- 只有Gemini-Pro和Tarsier在TVBench上明显优于基线。
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