视频大模型

EgoSAT: A Comprehensive Benchmark of Egocentric Streaming Interaction Understanding

EgoSAT: 一个全面的自我中心流式交互理解基准

Yijia Lei, Jinzhao Li, Yichi Zhang, Jiacheng Hua, Yin Li, Miao Liu

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 提出EgoSAT基准，统一自我中心视频的回顾、在线和前瞻推理任务，评估视觉语言模型在流式设置中的表现，发现现有模型存在前瞻/回顾困难及置信度校准问题。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://leiyj23.github.io/EgoSAT/

Trimming the Long-Tail of Visual World Modeling Evaluation

修剪视觉世界建模评估的长尾

Bingxuan Li, Yining Hong, Cheng Qian, Hyeonjeong Ha, Jiateng Liu, Zhenhailong Wang, Yue Guo, Yunzhu Li, Heng Ji

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉世界模型在罕见物理交互上泛化不足的问题，提出Tailor-Bench基准，通过常规、非常规和不可能三种场景模式系统评估模型推理能力，揭示长尾性能差距。