新基准测试LONGVIDEOBENCH，它是为了评估大型多模态模型在处理长时间视频和语言交织输入时的理解能力而设计的。这个基准测试特别关注那些能够处理长达一小时的视频内容的模型。论文还提到了LONGVIDEOBENCH的挑战性，即使是最先进的专有模型（如GPT-4o、Gemini-1.5-Pro）也面临挑战，而开源模型的表现差距更大。这表明在长视频理解方面，AI模型还有很大的提升空间。
- 项目主页：https://longvideobench.github.io
- GitHub：https://github.com/longvideobench/LongVideoBench
- 数据：https://huggingface.co/datasets/longvideobench/LongVideoBench
例如，你正在观看一部电影，电影中有很多复杂的场景和情节。现在，如果你要向一个AI助手提问，比如“电影中的主角在山顶上做了什么？”AI需要能够理解整个电影的情节，而不仅仅是一个单一的画面。这就是LONGVIDEOBENCH基准测试的目的：它测试AI是否能够理解长时间视频内容，并根据这些内容回答问题。
主要功能
- 多模态理解： 测试AI模型在处理视频和文本（如字幕）时的联合理解能力。
- 长时序处理： 评估模型处理长达一小时的视频的能力。
- 复杂问题回答： 模型需要能够回答涉及多个时间点和场景的复杂问题。
主要特点
- 长视频处理： 基准测试包括长达一小时的视频，这比以往的视频理解任务要求更高。
- 多模态输入： 视频和字幕一起作为输入，模拟人类观看视频时同时处理视觉和文本信息的方式。
- 引用推理任务： 设计了一种新的任务类型，要求模型理解视频中的特定场景（引用上下文），并基于这些场景回答问题。
工作原理
- 视频和字幕收集： 从多个网络渠道下载视频，并为这些视频生成或获取字幕。
- 问题和答案注释： 训练有素的注释者观看完整视频，然后提出问题并提供正确答案和几个干扰选项。
- 模型评估： 使用LONGVIDEOBENCH中的问题和答案对模型进行评估，测试其在长视频理解任务上的表现。
具体应用场景
- 视频内容分析： 在电影、新闻或教育视频中，理解复杂情节和事件。
- 视频问答系统： 为视频内容创建问答系统，帮助用户理解视频内容。
- 多模态搜索引擎： 在搜索引擎中，提供基于视频内容的搜索结果，而不仅仅是基于文本。
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