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AI 大模型

视频大模型

视频理解、视频生成、视频语言模型和时序视觉推理。

2026-04-03 至 2026-04-03 共收录 2 信号源:cs.CV, eess.IV, cs.MM

1. 视频问答 2 篇

2604.01569 2026-04-03 cs.CV cs.MM 73%

VideoZeroBench: Probing the Limits of Video MLLMs with Spatio-Temporal Evidence Verification

VideoZeroBench: 通过时空证据验证探测视频多模态大语言模型的极限

Jiahao Meng, Tan Yue, Qi Xu, Haochen Wang, Zhongwei Ren, Weisong Liu, Yuhao Wang, Renrui Zhang, Yunhai Tong, Haodong Duan

机构 * PKU(北京大学) WHU(武汉大学) CASIA(中国科学院自动化研究所) BJTU(北京交通大学) CUHK(香港中文大学)

专题命中 视频问答 :video understanding(abstract);video reasoning(abstract);分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 VideoZeroBench通过严格验证时空证据,揭示视频多模态大语言模型在长视频问答中的不足,发现即使在标准设置下,模型正确率也低于17%,且在严格约束下性能显著下降,凸显了基于证据的视频理解仍是瓶颈。

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2512.14870 2026-04-03 cs.CV eess.IV 62%

HERBench: A Benchmark for Multi-Evidence Integration in Video Question Answering

HERBench:视频问答中多证据整合的基准

Dan Ben-Ami, Gabriele Serussi, Kobi Cohen, Chaim Baskin

机构 * INSIGHT Lab, Ben-Gurion University of the Negev(本-古里安大学 INSIGHT 实验室) Ben-Gurion University of the Negev(本-古里安大学)

专题命中 视频问答 :video understanding(abstract);分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 HERBench通过要求至少三个非重叠视频片段线索,推动视频问答中多证据整合的研究,评估13种最新视频大语言模型,发现其准确率仅31-42%,揭示检索与融合两大瓶颈。

Comments Accepted to CVPR 2026

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