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视频推理界的“福尔摩斯测试”：所有大模型，统统不及格 | 论文代码开源
内容提要
腾讯ARC Lab与香港城市大学推出的新基准Video-Holmes，旨在测试大模型在复杂视频推理中的能力。结果显示，所有大模型均未通过测试，反映出其推理能力的不足。该基准通过设计高难度问题，要求模型整合多个线索，以揭示推理能力的真实差距。
关键要点
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腾讯ARC Lab与香港城市大学推出了新的基准Video-Holmes，旨在测试大模型在复杂视频推理中的能力。
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Video-Holmes被称为视频推理界的“福尔摩斯测试”，设计了高难度的推理任务。
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现有的视频推理基准无法有效反映模型的推理能力，主要评估视觉感知和接地能力。
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测试结果显示，所有大模型在Video-Holmes测试中均未通过，反映出其推理能力的不足。
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团队收集并标注了270部短片，并设计了7种高推理要求的单选题。
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Video-Holmes能够反映推理模型与非推理模型之间的差距。
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现有模型能够感知视觉信息，但在信息串联和推理能力上普遍欠缺。
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Video-Holmes的相关资料和代码已开源，用户可以下载并进行测试。
延伸解读
Video-Holmes的创新意义
Video-Holmes作为新基准，填补了现有视频推理测试的空白。它通过设计复杂的推理任务，能够更真实地反映模型的推理能力，而不仅仅是视觉感知。这种创新有助于推动视频推理领域的发展，促使研究者关注模型的综合推理能力。
大模型的局限性
测试结果显示，当前所有大模型在Video-Holmes测试中均未通过，反映出它们在信息串联和推理能力上的普遍不足。这一发现提示研究者在开发新模型时，需更加注重推理能力的提升，而不仅仅是视觉信息的处理。
开源资源的价值
Video-Holmes的相关资料和代码已开源，提供了一个良好的平台供研究者和开发者进行测试和改进。这种开放性不仅促进了学术交流，也为模型的进一步优化提供了便利，鼓励更多人参与到视频推理的研究中。
延伸问答
Video-Holmes测试的主要目的是什么？
Video-Holmes测试旨在评估大模型在复杂视频推理中的能力，特别是整合多个线索进行推理的能力。
所有大模型在Video-Holmes测试中的表现如何？
所有大模型在Video-Holmes测试中均未通过，显示出其推理能力的不足。
Video-Holmes与现有视频推理基准有什么不同？
Video-Holmes设计了高难度的推理任务，能够更有效地反映模型的推理能力，而现有基准主要评估视觉感知和接地能力。
Video-Holmes测试中使用了多少部短片？
测试中使用了270部短片，这些短片被人工标注并设计了高推理要求的单选题。
如何下载和使用Video-Holmes？
可以通过GitHub下载Video-Holmes，使用特定的命令行代码进行安装和测试。
Video-Holmes的开源资料在哪里可以找到？
Video-Holmes的相关资料和代码已开源，可以在GitHub和HuggingFace上找到。
