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NarrativeTrack
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Apple推出LVSum长视频摘要基准
Apple研究人员推出了LVSum，一个旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）在保持时间准确性的同时如何总结长视频的新基准。该基准包含72个视频，平均时长16分钟，并附带包含时间参考的人工生成摘要。使用LVSum进行的实验显示，与视觉帧相比，文本记录对摘要质量更为关键，并且与人类编写的摘要相比，当前的MLLMs在时间对齐和跨模态连贯性方面仍存在挑战。
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新的NarrativeTrack基准测试MLLMs在视频中的以实体为中心的推理能力
研究人员推出了一款名为NarrativeTrack的新型基准测试，旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）的叙事理解能力。该基准测试侧重于以实体为中心的推理，评估模型在时间展开的视频叙事中跟踪实体、实体变化以及歧义的能力。当前最先进的MLLMs在鲁棒的实体跟踪方面存在困难，表现出感知基础与时间连贯性之间的权衡，凸显了更好地整合这些能力的需求。