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StreamingBench: Assessing the Gap in Achieving Streaming Video Understanding with Multimodal Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了多模态大型语言模型（MLLMs）在流媒体视频理解方面的不足。通过引入StreamingBench基准，评估了MLLMs在视觉理解和上下文理解等方面的能力。研究发现，现有模型在流媒体视频理解上的表现远低于人类水平，为未来研究提供了方向。
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关键要点
- 本研究探讨了多模态大型语言模型（MLLMs）在流媒体视频理解方面的不足。
- 引入了StreamingBench基准，以评估MLLMs在实时视觉理解、全源理解和上下文理解等方面的能力。
- 研究发现，现有的最先进模型在流媒体视频理解上的表现显著低于人类水平。
- 研究结果为未来在流媒体视频理解领域的研究提供了方向。
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