视频大模型

MVPBench: A Multi-Video Perception Evaluation Benchmark for Multi-Modal Video Understanding

MVPBench: 一个多视频感知评估基准用于多模态视频理解

Purui Bai, Tao Wu, Jiayang Sun, Xinyue Liu, Huaibo Huang, Ran He

机构 * MAIS \& NLPR, Institute of Automation Chinese Academy of Sciences Beijing, China ； SIST ShanghaiTech University Shanghai, China 纠错

专题命中 视频数据与评测 ：video understanding(title)；分类 cs.CV

AI总结 MVPBench通过14个跨多样本域的子任务评估模型从视频序列中提取相关信息的能力，揭示当前模型在多视频处理上的局限性。

Comments 15 pages, 7 figures, accepted by IJCNN 2026, code and dataset available at https://github.com/MVPBench/MVPBench

WildWorld: A Large-Scale Dataset for Dynamic World Modeling with Actions and Explicit State toward Generative ARPG

WildWorld: 一个大规模动态世界建模数据集，包含动作和显式状态，面向生成式ARPG

Zhen Li, Zian Meng, Shuwei Shi, Wenshuo Peng, Yuwei Wu, Bo Zheng, Chuanhao Li, Kaipeng Zhang

机构 * Alaya Studio, Shanda AI Research Tokyo（Alaya工作室，Shanda AI东京研究院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 视频数据与评测 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出WildWorld数据集，通过AAA动作角色扮演游戏Monster Hunter: Wilds自动收集，包含1.08亿帧视频和450多种动作，包含骨骼、世界状态、相机姿态和深度图标注，用于评估动作跟随和状态对齐。