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一小时视频语言理解
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了现有模型在视频和语言任务中的局限性，并提出了多个新基准测试（如EgoSchema、MVBench、InfiniBench、E.T.基准和TemporalBench），以评估多模态大型语言模型在长视频理解中的表现。研究表明，现有模型在细粒度时间理解方面与人类存在显著差距，强调了改进的必要性。
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关键要点
- 本文提出了atemporal probe模型，探讨了现有视频和语言模型的局限性。
- EgoSchema是一个用于评估长视频理解能力的问答数据集和基准测试。
- 研究建立了全面的基准测试系统，评估多种任务下的视频型大型语言模型（Video-LLM）的能力。
- MVBench是一个新的多模式视频理解基准，评估多模态大型语言模型的时间理解能力。
- VideoChat2模型在MVBench上的表现超过其他领先模型15%以上。
- Video-MME是第一个全方位的多模式评估基准测试，用于评估多模态大型语言模型在视频分析中的性能。
- InfiniBench是针对非常长视频理解的全面基准测试，旨在弥补现有基准测试的不足。
- E.T.基准是一个大规模的开放式事件级视频理解基准，包含7.3K样本和7K视频，评估现有模型在细粒度任务中的表现。
- TemporalBench提供了独特的评估平台，揭示了当前模型在时间理解方面与人类的显著差距（约30%）。
❓
延伸问答
什么是EgoSchema，它的用途是什么？
EgoSchema是一个用于评估现代视觉和语言系统长视频理解能力的问答数据集和基准测试。
MVBench基准测试的主要目标是什么？
MVBench旨在评估多模态大型语言模型的时间理解能力，通过将静态任务转化为动态任务来实现。
VideoChat2模型在MVBench上的表现如何？
VideoChat2模型在MVBench上的表现超过其他领先模型15%以上。
InfiniBench基准测试的特点是什么？
InfiniBench是一个针对非常长视频理解的全面基准测试，具有最长的视频持续时间和多样化的问题类型。
E.T.基准测试的内容和目的是什么？
E.T.基准是一个大规模的开放式事件级视频理解基准，包含7.3K样本和7K视频，旨在评估现有模型在细粒度任务中的表现。
TemporalBench基准测试揭示了什么问题？
TemporalBench揭示了当前先进模型在时间理解方面与人类之间存在约30%的显著差距。
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