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实体 Ming-Flash-Omni-2.0

Ming-Flash-Omni-2.0

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  1. TOOL · CL_25784 ·

    新基准揭示AI视频推理能力的局限性

    研究人员推出了TraceAV-Bench，一个旨在评估处理长音频-视频时多跳推理能力的新基准。该基准包含578个视频中的2200多个问题，总时长超过339小时，平均推理链长度为3.68跳。包括Google的Gemini 3.1 Pro和名为Ming-Flash-Omni-2.0的开源模型在内的当前领先模型，准确率仅分别为68.29%和51.70%，显示出显著的局限性。该基准还强调，对多模态幻觉的鲁棒性与一般推理性能没有强相关性。