该论文提出了一种新的视频培训框架，通过混洗视频解决时间偏差问题，结合交叉模态匹配和时间顺序区分，增强模型对长期时间上下文的理解。研究还探讨了视频片段定位、时空视频定位及视觉提示文本跨度本地化等方法，均在多个数据集上表现优异，超越现有技术。

本论文通过构建MenatQA来评估大型语言模型（LLMs）在时间理解和推理能力方面的表现。结果显示，大多数LLMs在处理时间因素时不如更小的时间推理模型，并且对时间偏差敏感，且依赖于问题中提供的时间信息。同时，研究还探索了改进LLMs的潜在策略。

本文评估了大型语言模型在时间理解和推理能力方面的表现，并测试了不同参数大小的主流模型。结果表明，大多数模型在处理时间因素时不如更小的时间推理模型，并且对时间偏差的敏感度较高。本文还探索了改进模型的潜在策略，为未来的研究提供了有价值的基准或参考。

该研究探讨了在线辱骂言语检测中时间偏差的性质和影响，发现历史数据训练的模型表现随时间显著下降。同时，该研究还从历时的角度对这些辱骂数据集进行了广泛的语言学分析，揭示了辱骂言语检测中时间偏差的普遍问题。