本文评估了LLM4VG基准测试在视频对齐任务上的性能。实验结果显示，现有的VidLLM在视频对齐性能方面有改进空间，LLM和视觉模型的组合显示出初步的视频对齐能力。

本文评估了LLM4VG基准测试在视频对齐任务上的性能。实验结果显示，现有的VidLLM在视频对齐性能方面仍需改进，而LLM和视觉模型的组合显示出初步的视频对齐能力，有改进潜力。

LLM4VG基准测试评估不同LLM模型在视频对齐任务上的性能。实验比较了不同的VidLLM模型，并探讨了视觉模型、LLM和提示设计对视频对齐的影响。结果显示现有的VidLLM模型有改进空间，LLM和视觉模型的组合显示出初步的视频对齐能力，有潜力进一步改进。

LLM4VG基准测试评估了不同LLM模型在视频对齐任务上的性能。实验比较了基于文本-视频对训练的视频LLM和与预训练的视觉描述模型结合的LLM。结果显示，VidLLM需要微调以提高视频对齐性能，而LLM和视觉模型的组合显示出初步的视频对齐能力，有改进潜力。

LLM4VG基准测试评估不同LLM模型在视频对齐任务上的性能。实验比较了基于文本-视频对训练的视频LLM和与预训练的视觉描述模型结合的LLM。结果显示，现有的VidLLM在视频对齐性能方面仍需改进，而LLM和视觉模型的组合显示出初步的视频对齐能力，有改进潜力。

本文提出了LLM4VG基准测试，评估不同LLM在视频对齐任务上的性能。实验结果显示，现有的VidLLM在视频对齐性能方面有改进空间，LLM和视觉模型的组合显示出初步的视频对齐能力。

本文介绍了LLM4VG基准测试，用于评估不同LLM模型在视频对齐任务上的性能。通过实验比较，发现现有的VidLLM模型在视频对齐性能上仍有待改进，而LLM和视觉模型的组合显示出初步的视频对齐能力，有潜力进一步改进。