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WorldSense: Evaluating Real-World Omnimodal Understanding for 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
本研究提出WorldSense，这是首个评估多模态视频理解的基准，涵盖视觉、音频和文本输入。WorldSense包含1662个视频和3172个多项选择问答，显著提升了真实场景理解的评估质量，推动了多模态理解研究的发展。
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关键要点
- WorldSense是首个评估多模态视频理解的基准，涵盖视觉、音频和文本输入。
- WorldSense包含1662个视频和3172个多项选择问答，显著提升了真实场景理解的评估质量。
- 该基准通过设计任务强化音频与视频的协同感知，对现有基准进行了改进。
- 实验结果表明，现有模型在实际应用中面临显著挑战，推动了多模态理解研究的发展。
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