本研究构建了M$^{3}$D数据集，解决了多模态信息提取中视频基础和细粒度视觉定位的不足。该数据集支持多种多模态任务，包含英文和中文的文档级文本与视频对。研究表明，提出的分层多模态信息提取模型在处理缺失模态时表现优异。

本文讨论了自动化测试的分层模型和实践场景，强调了投入产出金字塔模型的重要性。文章列举了不同层级的自动化测试特点、适用场景和前置条件。选择自动化测试方式时需要考虑成本、范围和时间等因素。

本文重新审视了视频预测中的分层模型，通过先估计语义结构序列，再通过视频到视频的转换将结构转化为像素。通过在汽车驾驶和人类舞蹈等三个数据集上的评估，证明了我们的方法能够在非常长的时间范围内生成复杂的场景结构和运动，并且取得了比现有方法长几数量级的预测时间。