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做网站注册有哪些,如何搭建情侣网站,学做衣服网 缤纷网站,无极在线最新招聘兼职基准WildVideo针对多模态模型在视频问答中的「幻觉」问题#xff0c;首次系统定义了9类幻觉任务#xff0c;构建了涵盖双重视角、支持中英双语的大规模高质量视频对话数据集#xff0c;采用多轮开放问答形式#xff0c;贴近真实交互场景#xff0c;全面评估模型能力。近年…基准WildVideo针对多模态模型在视频问答中的「幻觉」问题首次系统定义了9类幻觉任务构建了涵盖双重视角、支持中英双语的大规模高质量视频对话数据集采用多轮开放问答形式贴近真实交互场景全面评估模型能力。近年来大模型在多模态理解领域进展显著已能够在开放世界中处理图文甚至视频内容。然而一个普遍且严重的问题「幻觉」始终制约着其实际应用。尤其在动态、连续的视觉场景中模型可能生成与视频内容矛盾、违背常识或在多轮对话中前后不一致的回答。当前主流评测基准多集中于单轮、单视角、选择题型的设定难以真实反映模型在开放、连续、交互式对话场景中的能力与缺陷。这一评测体系的局限阻碍了我们对模型在实际应用中表现的理解与优化。为填补这一空白来自国防科技大学与中山大学的研究团队提出了WildVideo一个面向真实世界视频-语言交互的、系统性的多轮开放问答评测基准。论文地址https://ieeexplore.ieee.org/document/11097075项目主页https://chandler172857.github.io/WildVideo-leaderboard/Githubhttps://github.com/yangsongyuan18/WildVideo数据集https://huggingface.co/datasets/yangsongyuan18/wildvideo该工作首次从感知、认知与上下文理解三个层面系统定义了9类幻觉任务并构建了一个涵盖双重视角、支持中英双语的大规模高质量视频对话数据集旨在对多模态大模型进行更全面、更严格的压力测试并已经被TPAMI 2025正式接收。WildVideo的设计理念与核心贡献贴近真实交互的评测框架WildVideo的设计完全围绕「真实世界应用」展开摒弃了传统的单选/判断题形式采用开放问答模拟了真实对话中并无预设选项的场景。更重要的是它引入了多轮对话评测最多5轮要求模型具备连贯的上下文理解、信息关联与指代消解能力这是此前视频评测中普遍缺失的一环。细粒度、多维度的幻觉分类体系研究团队将模型在视频任务中可能产生的幻觉系统性地归纳为三大类、九小项感知幻觉包括静态物体属性识别和动态动作理解、视觉定位、跨帧一致性两个维度考验模型对视频内容的基础理解是否准确、稳定。认知幻觉分为常识认知因果关系、跨模态指代和世界知识认知要求模型不仅能「看到」还要能基于常识和外部知识进行合理推断。上下文理解幻觉专为多轮对话设计包括上下文省略理解对话中的省略信息和跨轮检索关联历史对话中的关键信息直接评估模型在连续对话中的核心能力。丰富、高质量的数据集基准包含1,318段视频其中既有来自Charades-EGO数据集的874段记录日常人类活动的第一人称与第三人称配对视频以模拟不同的人类观察视角还引入了444段涵盖全球事件与文化现象的YouTube视频以丰富世界知识背景。数据集最终包含了13,704个单轮问答对与1,585个多轮对话。数据构建过程融合了强大LLM的生成能力与多国PhD级别专家的多次人工审核与增强确保了问题的挑战性、答案的精确性与对话的自然流畅性。主要实验发现与深入洞察研究团队在WildVideo上对14个主流开源与商业模型如GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet、Gemini系列、LLaVA-Video、InternVL等进行了全面评估揭示了若干关键发现整体表现揭示巨大挑战即便是当前最先进的模型在WildVideo上也面临严峻挑战。在单轮任务中表现最佳的GPT-4o准确率仅为62.1%当任务扩展至多轮对话时其准确率进一步下降至52.7%。这清晰地表明处理多轮交互的复杂性远高于单轮问答现有模型的能力存在显著短板。能力结构不平衡感知层面模型在静态「物体」识别任务上表现最佳而在需要理解时序的「动作」识别和「视觉定位」任务上表现大幅下滑暴露出对动态信息处理的不足。认知层面涉及常识推理和跨模态指代的任务成为所有模型的普遍难点最低得分仅11.0%说明模型在结合视觉与常识进行深层推理方面仍有很长的路要走。上下文层面多轮特有的「上下文理解」任务省略与检索表现最不理想最佳得分也未超过51.4%凸显了当前模型在维持长对话一致性、有效利用历史信息方面的瓶颈。视角偏好与语言差异视角偏好几乎所有模型在第三人称外视角视频上的表现都系统性优于第一人称自我视角视频。研究者分析这可能是因为第一人称视频存在更多运动模糊、视角突变和遮挡对模型的动态感知提出了更高要求。中英双语评测WildVideo提供了完整的中文版评测集。实验显示模型在中文任务上的表现普遍低于英文最佳模型GPT-4o在中文多轮任务中也仅得54.0%这为中文多模态模型的优化提供了明确的诊断工具。轻量版与性能版模型的权衡对比GPT-4o/GPT-4o mini和Gemini 1.5 Pro/Gemini 1.5 Flash发现性能更强的版本在绝大多数任务上领先。但有趣的是轻量级的Gemini 1.5 Flash在多轮上下文理解任务中反超了其性能版提示模型设计在效率与长上下文处理能力间可能存在不同的优化路径。意义与未来展望WildVideo的发布不仅是为社区提供了一个新的、更严格的评测「标尺」更是为多模态大模型的研究指明了重要的演进方向推动评测范式升级它推动了视频理解评测从「静态快照问答」走向「动态连续对话」从「客观选择」走向「开放生成」更加贴近最终应用。精细化诊断模型缺陷其细分的幻觉分类体系能够帮助研究者精准定位模型失效的具体环节是看不准、想不对还是记不住从而进行有针对性的改进。促进多轮对话技术发展基准明确揭示了当前模型在多轮交互中的脆弱性将激励学术界和产业界在对话状态管理、长期记忆机制、指代消解等关键技术上进行更多投入。支持跨语言与跨文化优化中英双语并行的设计为开发更具全球适用性的多模态模型提供了重要的评估基础。WildVideo像一个功能全面的「体检中心」它告诉我们当前看似强大的多模态模型在走向真正的、实用的视频对话智能之路上仍需在动态感知、深层推理和连贯交互等多个关键能力上实现突破。这项工作已开源相关基准数据期待它能持续驱动视频语言交互领域向更可靠、更智能的方向发展。如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量