在當(dāng)今人工智能快速發(fā)展的時代，大型多模態(tài)模型（LMMs）在視頻理解領(lǐng)域取得了顯著進展。一個特別引人注目的挑戰(zhàn)是長視頻理解（LVU），即讓AI系統(tǒng)分析、理解并推理時長較長的視頻內(nèi)容。這項由多倫多大學(xué)的Wentao Ma、滑鐵盧大學(xué)的Weiming Ren等研究人員領(lǐng)導(dǎo)的研究發(fā)表于2025年5月，他們在研究過程中發(fā)現(xiàn)了一個令人警醒的問題：目前評估長視頻理解能力的基準(zhǔn)測試存在嚴重缺陷。

想象一下，你正在準(zhǔn)備一場重要考試，但你突然發(fā)現(xiàn)考試是多選題形式，而且即使你完全不學(xué)習(xí)，隨機猜測也能得到不錯的分數(shù)。這就是研究者們發(fā)現(xiàn)的問題所在。現(xiàn)有的長視頻理解基準(zhǔn)測試主要依賴多選題（MCQs），而這種評估方式存在兩個明顯缺陷：一是模型可以通過猜測獲得高分；二是許多問題存在強烈的先驗偏好，使模型甚至不需要真正理解視頻內(nèi)容就能回答正確。

舉個例子，谷歌的Gemini-1.5-Pro模型僅看一幀隨機抽取的視頻畫面，就能在Video-MME測試中達到超過50%的準(zhǔn)確率。這就像你在電視節(jié)目中只看了一個片段，卻能猜出整個故事情節(jié)一樣不合理。更讓人費解的是，當(dāng)增加輸入視頻的幀數(shù)時，模型性能并沒有如預(yù)期那樣提高，有時反而下降。這完全違背了我們的直覺，因為更多的視頻信息應(yīng)該提供更豐富的上下文，理應(yīng)幫助模型做出更準(zhǔn)確的判斷。

為了解決這些問題，研究團隊提出了一個更加穩(wěn)健和真實的評估基準(zhǔn)——VIDEOEVAL-PRO。與現(xiàn)有基準(zhǔn)不同，VIDEOEVAL-PRO采用開放式短答案形式的問題，這些問題真正需要模型理解整個視頻內(nèi)容才能回答正確。就像從填空題或選擇題轉(zhuǎn)變?yōu)閱柎痤}，大大增加了作弊和猜測的難度。

研究者們從四個現(xiàn)有的長視頻理解基準(zhǔn)（Video-MME、MLVU、LVBench和LongVideoBench）中收集問題，并將它們轉(zhuǎn)換為開放式問題。經(jīng)過嚴格的篩選，最終的基準(zhǔn)包含465個視頻，平均時長38分鐘，共1,289個問答對。這些問題評估模型對視頻片段和完整視頻的理解能力，涉及感知和推理兩大類任務(wù)。

研究團隊對21個專有和開源視頻LMM進行了評估，結(jié)果令人深思：首先，在開放式問題上，模型性能與多選題相比下降了超過25%；其次，令人驚訝的是，在多選題上得分較高的模型并不一定在開放式問題上表現(xiàn)更好；第三，與其他多選題基準(zhǔn)相比，增加輸入幀數(shù)對VIDEOEVAL-PRO的性能提升更為顯著。

這項研究猶如給長視頻理解領(lǐng)域潑了一盆冷水，揭示了當(dāng)前評估方法的局限性。同時，它也為未來研究提供了更可靠的評估工具，幫助我們更準(zhǔn)確地衡量AI系統(tǒng)理解長視頻的真實能力。

看完這項研究，我忍不住想到：在人工智能的其他領(lǐng)域，是否也存在類似的評估問題？我們是否過于樂觀地評估了當(dāng)前AI系統(tǒng)的能力？當(dāng)技術(shù)進步如此迅速時，確保我們的評估方法能真實反映AI能力的重要性怎么強調(diào)都不為過。

接下來，讓我們深入了解VIDEOEVAL-PRO是如何構(gòu)建的，以及它揭示了哪些關(guān)于當(dāng)前視頻理解模型的真相。

一、研究背景：為什么長視頻理解如此重要？

想象一下，你是一名保安，需要通過監(jiān)控系統(tǒng)檢測異常行為；或者你是自動駕駛系統(tǒng)的設(shè)計者，需要預(yù)測行人的行為；又或者你是一名學(xué)生，想從一堂長達一小時的視頻講座中提取關(guān)鍵信息。這些場景都需要AI系統(tǒng)能夠理解和推理長視頻內(nèi)容。

長視頻理解（LVU）正是指讓AI系統(tǒng)處理、解析并推理長時間視頻內(nèi)容的任務(wù)。它在視頻監(jiān)控中的事件和異常檢測、自動駕駛中的時間推理和行為預(yù)測，以及教學(xué)視頻中的內(nèi)容總結(jié)或關(guān)鍵信息檢索等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。因此，設(shè)計能夠理解和推理長視頻的AI系統(tǒng)是人工智能領(lǐng)域的一個基礎(chǔ)挑戰(zhàn)。

近年來，大型多模態(tài)模型（LMMs）作為解決長視頻理解問題的潛在方案涌現(xiàn)出來。研究人員通過多種方式增強LMMs處理長視頻的能力，包括擴展上下文長度、丟棄或合并視頻令牌，以及利用高效的線性復(fù)雜度模型。除了模型架構(gòu)的改進外，研究人員還在探索更好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強化學(xué)習(xí)方法，以提升針對LVU任務(wù)的LMMs性能。

這些努力取得了顯著成果：最初的嘗試如Video-LLaVA（2023年11月）只能處理包含八幀畫面的短視頻，而今天，像Vamba、Video-XL-Pro和InternVideo2.5（2025年初）這樣的LMMs已經(jīng)能夠編碼數(shù)千幀畫面并推理長達一小時的視頻。

為了嚴格評估視頻LMMs的進展，研究人員引入了專門的長視頻理解基準(zhǔn)測試，這些測試提供標(biāo)準(zhǔn)化的分數(shù)來量化和比較不同模型推理長視頻的能力。然而，深入研究這些基準(zhǔn)測試后，研究團隊發(fā)現(xiàn)了一些令人擔(dān)憂的問題。

二、現(xiàn)有長視頻評估基準(zhǔn)的問題

如果你參加過選擇題考試，你可能知道有時候即使不完全理解問題，也能通過排除法或運氣猜對答案。這正是研究團隊在現(xiàn)有長視頻理解基準(zhǔn)中發(fā)現(xiàn)的問題。

第一個主要問題是，大多數(shù)現(xiàn)有的LVU基準(zhǔn)幾乎完全依賴多選題（MCQs）。這種格式無意中可能為模型提供線索，使其能夠通過猜測正確答案。想象一下，如果你被問"視頻中的主角穿著什么顏色的衣服？"，并給出選項"紅色"、"藍色"、"綠色"和"黃色"，即使模型對視頻內(nèi)容理解有限，也有25%的機會猜對。

研究結(jié)果令人震驚：當(dāng)同一組問題從多選題轉(zhuǎn)換為開放式問題回答時，模型準(zhǔn)確率平均下降超過20%。這一巨大差距表明，基于MCQ的準(zhǔn)確率可能被大大夸大，無法可靠地反映模型對視頻內(nèi)容的真實理解。

第二個問題更加微妙但同樣嚴重。許多現(xiàn)有LVU基準(zhǔn)中的問題存在強烈的先驗偏好，允許模型在沒有真正處理輸入視頻的情況下正確回答。例如，在Video-MME基準(zhǔn)測試中，專有模型（如Gemini-1.5-Pro）和開源模型（如Qwen2.5-VL-7B）僅使用一幀輸入畫面就能達到約50%的準(zhǔn)確率。

這就像你不用看電影，只看電影海報就能猜出電影的主要情節(jié)一樣荒謬。這些問題導(dǎo)致了一個違反直覺的現(xiàn)象：隨著輸入幀數(shù)的增加，模型性能趨于平穩(wěn)甚至下降，而不是如我們所期望的那樣提高。這完全違背了常理，因為更多的幀應(yīng)該提供更豐富的上下文信息，理應(yīng)改善長視頻理解。

這些發(fā)現(xiàn)引發(fā)了兩個核心問題： 1. 現(xiàn)有的長視頻基準(zhǔn)是否真實反映了模型理解長視頻內(nèi)容的實際能力？ 2. 由較新模型報告的性能提升是否真正轉(zhuǎn)化為更強的長視頻理解能力，或者這些提升只是幻象？

為了探索這些問題，研究團隊提出了VIDEOEVAL-PRO，一個更加穩(wěn)健和真實的長視頻理解評估基準(zhǔn)。

三、VIDEOEVAL-PRO：一個更公平的評估基準(zhǔn)

VIDEOEVAL-PRO就像是一場不允許作弊的考試，它要求參與者真正理解所學(xué)內(nèi)容，而非僅僅依靠選擇題的猜測。這個基準(zhǔn)包含開放式、短答案形式的問答問題，這些問題真正需要理解整個視頻內(nèi)容才能回答正確。

### 數(shù)據(jù)收集與篩選流程

研究團隊首先從四個公開可用的長視頻理解基準(zhǔn)中收集源問答對：Video-MME、MLVU、LVBench和LongVideoBench。這些基準(zhǔn)覆蓋了多樣化的視頻內(nèi)容和問題類型，為長視頻理解任務(wù)提供了豐富的素材。初始種子問題集包含5,562個問題，全部采用包含4-6個選項的MCQ格式。

為了創(chuàng)建開放式評估基準(zhǔn)，研究者將每個多選題轉(zhuǎn)換為自由形式的問題：正確的MCQ選項成為參考答案，而干擾項則被丟棄。在評估過程中，模型只接收問題本身，迫使其基于輸入視頻生成答案，而不是利用不同選項中的提示。

收集初始問題池后，研究團隊?wèi)?yīng)用了多階段篩選過程，確保最終數(shù)據(jù)集強調(diào)長期視頻理解并為當(dāng)前模型提供有意義的挑戰(zhàn)：

**視頻時長篩選**：首先，研究者過濾掉所有與短于10分鐘視頻相關(guān)的樣本。較短的片段通常包含較少的復(fù)雜長期時間依賴關(guān)系，可能降低視頻感知和推理任務(wù)的難度。為了保持VIDEOEVAL-PRO的難度和可靠性，研究者只選擇了與中長視頻（>10分鐘）相關(guān)的問題。

**問題和答案類型篩選**：在第二階段，研究者移除了原始MCQ格式中答案選項平均詞數(shù)超過五個詞的問題。例如，"這個視頻是關(guān)于什么的？"這類問題通常會產(chǎn)生過于詳細的回答，這會使答案評估變得復(fù)雜。這一詞數(shù)限制減少了過于冗長的選項帶來的不確定性，確保轉(zhuǎn)換后的開放式問題有簡潔但有意義的答案，從而更容易讓LLM評判模型響應(yīng)，提高基準(zhǔn)的整體有效性和準(zhǔn)確性。

**可回答性篩選**：在第三階段，研究者評估每個多選題是否可以合理地重新表述為自由形式問題，而不失去清晰度或可回答性。從收集的問題池中，研究者注意到三類可回答性較低的問題： 1. 選項評估或比較問題，要求模型比較不同選項并選擇最合理的選項； 2. 時間戳依賴問題，要求模型回答給定數(shù)字時間戳的問題； 3. 字幕依賴問題，查詢僅出現(xiàn)在字幕中的信息。

研究者使用Gemini-2.0-Flash模型對問題（不包括答案選項）進行判斷，確定該問題是否僅基于視頻內(nèi)容就可以回答。這一步幫助識別并丟棄嚴重依賴檢查MCQ選項的問題，這些問題不適合開放式評估。

**難度篩選**：最后，研究者過濾掉了太容易回答的問題。為了識別這類情況，研究者從每個輸入視頻中隨機采樣一幀，并提示Gemini-2.0-Flash使用該幀生成對應(yīng)MCQ和開放式問題的答案。然后使用Gemini-2.0-Flash判斷開放式答案。對于Gemini-2.0-Flash在MCQ和開放式格式都能產(chǎn)生正確答案的問題，將從基準(zhǔn)中排除。這一篩選步驟確保剩余問題需要更廣泛的時間理解，不能僅使用最少的視覺上下文解決。

經(jīng)過這一嚴格的數(shù)據(jù)收集和篩選流程，最終的基準(zhǔn)問題需要更深入的時間理解和推理，超越表面線索。最終數(shù)據(jù)集包括1,289個問答對，每對都基于一個時長超過10分鐘的長視頻。如表1所示，VIDEOEVAL-PRO包括總共465個視頻，平均長度為38.25分鐘。其中，204個視頻在10到30分鐘之間，261個視頻超過30分鐘。對于基準(zhǔn)中使用的1,289個問題，371個與10-30分鐘范圍內(nèi)的視頻相關(guān)，而918個基于長度超過30分鐘的視頻。答案的平均長度為2.1個詞。這些設(shè)計選擇確保評估專注于模型從長視頻內(nèi)容中檢索簡潔準(zhǔn)確信息的能力。

### 任務(wù)定義與分布

研究團隊提出了一個統(tǒng)一且可推廣的任務(wù)分類法，將基準(zhǔn)問題分為四種主要類型和15種子類型。這些任務(wù)類型涵蓋了對本地視頻片段和整體長視頻理解任務(wù)的感知和推理需求。四種主要任務(wù)類型是：

**局部感知（LP）**：LP專注于從長視頻中的短視頻片段中識別和檢索視覺元素或動作。該類別包括片段問答、大海撈針問答、屬性感知、動作識別、物體識別、實體識別、關(guān)鍵信息檢索和組合的其他子類型。

**局部推理（LR）**：LR專注于短時間窗口內(nèi)的推理，如推斷因果關(guān)系、時間順序或在本地事件序列中發(fā)生的變化。該類別中的四個子類型是自我中心視頻推理、物體推理、時間推理和動作推理。

**整體感知（HP）**：HP涉及對統(tǒng)計、結(jié)構(gòu)或空間信息的全局和整體理解，通常需要視覺聚合。在VIDEOEVAL-PRO中，HP由視覺計數(shù)問題組成。

**整體推理（HR）**：HR需要跨事件或場景對長視頻進行抽象或高層次理解，通常涉及敘事或意圖理解。HR的兩個子類型是事件理解和情節(jié)推理。

這種分類法使得能夠?qū)﹂L視頻理解所需的不同認知需求進行細粒度評估。基于這種分類法，數(shù)據(jù)集中問題的分布如圖2b所示。大多數(shù)問題（59%）屬于局部感知類別，反映了VIDEOEVAL-PRO對細粒度跟蹤和理解視覺動態(tài)的強調(diào)。整體推理占問題的21%，而局部推理和整體感知分別占數(shù)據(jù)集問題的11%和10%。

四、評估流程：如何測試模型性能

評估過程就像是一場公平、標(biāo)準(zhǔn)化的考試，確保所有參與的AI模型都在相同條件下接受測試。具體來說，評估流程是這樣的：

對于基準(zhǔn)中的每個問題，研究團隊從相應(yīng)視頻中均勻采樣固定數(shù)量的幀。如果可用幀的總數(shù)少于所需幀數(shù)，則使用所有幀。采樣的幀與開放式問題一起傳遞給被評估的模型以生成答案。

為了評估每個模型響應(yīng)的正確性，研究團隊采用了SimpleQA和Video-SimpleQA中引入的評估標(biāo)準(zhǔn)。具體來說，每個模型響應(yīng)被分類為以下類別之一：

**正確**：預(yù)測答案全面包含參考答案中的所有基本信息，且不包含任何矛盾內(nèi)容。

**不正確**：預(yù)測答案包含與參考答案矛盾的陳述，或提供不確定的回應(yīng)，如"可能"或"我認為"。

**未嘗試**：預(yù)測答案省略了參考答案的關(guān)鍵元素，但不與之矛盾，或模型拒絕回答問題。

研究團隊遵循"LLM作為評判"范式，采用GPT-4o-0806作為評估模型來評估生成的短答案的準(zhǔn)確性。最后，團隊報告整體正確率，即標(biāo)記為"正確"的響應(yīng)在整個數(shù)據(jù)集中的比例。這一指標(biāo)反映了模型提供準(zhǔn)確、忠實的答案（基于視覺內(nèi)容）的能力。

五、實驗結(jié)果：揭示視頻理解模型的真實能力

研究團隊對21個專有和開源LMMs進行了全面評估，結(jié)果令人深思。以下是主要發(fā)現(xiàn)：

### MCQ與VIDEOEVAL-PRO對比

如表2所示，與MCQ準(zhǔn)確率相比，所有模型在開放式問題上的性能都有顯著下降。此外，從MCQ和開放式問題獲得的分數(shù)不一定相關(guān)。例如，雖然InternVL2.5和InternVL3在MCQ準(zhǔn)確率上優(yōu)于Qwen2.5-VL，但它們在開放式問答分數(shù)上卻低于Qwen2.5-VL。這些發(fā)現(xiàn)表明，基于MCQ的準(zhǔn)確率可能高估了模型性能，無法捕捉模型理解長視頻的真實能力。因此，MCQ結(jié)果可能不是對視頻LMMs進行排名的可靠指標(biāo)。

### 局部與整體任務(wù)對比

在比較局部與整體理解任務(wù)的性能時，研究者觀察到大多數(shù)模型在局部任務(wù)上表現(xiàn)更好，表明整體任務(wù)通常更具挑戰(zhàn)性。這種差異是預(yù)期的，因為整體任務(wù)要求模型處理整個視頻并推理跨越長時間的復(fù)雜時間動態(tài)。相反，局部任務(wù)限于短視頻片段，其中動作或事件通常更簡單且更具時間局限性，使其更容易識別和解釋。

### 感知與推理任務(wù)對比

比較感知與推理任務(wù)的結(jié)果，研究者發(fā)現(xiàn)雖然模型在兩種任務(wù)類型上常常獲得相似的MCQ準(zhǔn)確率，但它們在開放式問題上的表現(xiàn)卻顯著不同。具體來說，模型在開放式設(shè)置中往往在感知任務(wù)上表現(xiàn)顯著好于推理任務(wù)。例如，Gemini-2.5-Flash在局部感知任務(wù)和局部推理任務(wù)上的MCQ準(zhǔn)確率相當(dāng)，分別為64.1%和65.3%。然而，其開放式問答準(zhǔn)確率在局部推理任務(wù)上降至30.6%，而在局部感知任務(wù)上則保持較高的42.4%。這種差異突顯了長視頻推理任務(wù)的增加難度，這一點可以通過VIDEOEVAL-PRO正確反映出來。

### 專有與開源模型對比

研究團隊比較了專有和開源模型在多個基準(zhǔn)上的表現(xiàn)，觀察到一個有趣的現(xiàn)象。如表3所示，雖然最佳開源視頻LMMs（如InternVideo2.5或InternVL3）已經(jīng)在現(xiàn)有長視頻理解基準(zhǔn)上超過GPT-4o/Gemini-1.5-Pro高達14%，但它們在VIDEOEVAL-PRO上的表現(xiàn)仍落后于GPT-4o/Gemini-1.5-Pro 13%。這一顯著對比揭示了開源模型在更具挑戰(zhàn)性的長視頻理解任務(wù)上的脆弱性。

### VIDEOEVAL-PRO的幀縮放屬性

研究團隊還檢查了VIDEOEVAL-PRO在不同輸入幀數(shù)下的性能變化。如圖3a所示，評估了兩個專有模型（Gemini-1.5-Flash和Gemini-1.5-Pro）和三個開源模型（Qwen2-VL、Qwen2.5-VL和InternVideo2.5）。

研究者的第一個觀察是，現(xiàn)有基準(zhǔn)如Video-MME即使只向模型提供一幀，也能產(chǎn)生相對較高的準(zhǔn)確率。如圖3b所示，專有和開源模型在這種設(shè)置下都能達到約45%的準(zhǔn)確率，Gemini-1.5-Pro甚至超過50%。這些結(jié)果表明，當(dāng)前的長視頻基準(zhǔn)可能包含不夠具有挑戰(zhàn)性的問題，允許模型即使在大部分視頻信息缺失的情況下也能正確回答。相比之下，當(dāng)僅提供一幀輸入幀時，所有模型在VIDEOEVAL-PRO上的準(zhǔn)確率僅為10%左右，如圖3a所示。這一性能下降突顯了VIDEOEVAL-PRO不能在沒有結(jié)合輸入視頻中更豐富的視覺線索的情況下輕易解決，證明VIDEOEVAL-PRO是一個更具挑戰(zhàn)性和更具辨別力的長視頻理解評估基準(zhǔn)。

研究者還發(fā)現(xiàn)，在現(xiàn)有長視頻基準(zhǔn)上的性能往往隨著輸入幀數(shù)的增加而飽和或甚至下降。如圖3b所示，所有模型在使用256個輸入幀時在Video-MME上達到最高準(zhǔn)確率，但當(dāng)輸入延長到512幀時，性能開始平穩(wěn)或下降。這是一個反直覺的發(fā)現(xiàn)，因為人們預(yù)期提供更多輸入幀會提供額外的上下文信息，模型可以利用這些信息來提高性能。另一方面，五個測試模型在VIDEOEVAL-PRO上隨著輸入幀數(shù)的增加表現(xiàn)出一致的準(zhǔn)確率提升。這種差異表明，VIDEOEVAL-PRO是評估長視頻任務(wù)的更穩(wěn)健基準(zhǔn)，提供了對模型整合和推理更長視頻上下文能力的更忠實評估。

六、案例分析：模型真的理解視頻內(nèi)容嗎？

通過使用Gemini-2.0-Flash的結(jié)果進行定性分析，研究團隊更深入地了解了VIDEOEVAL-PRO帶來的挑戰(zhàn)。他們識別了幾個有趣的案例，模型在MCQ設(shè)置中選擇了正確答案，但在自由形式響應(yīng)中未能產(chǎn)生準(zhǔn)確的事實細節(jié)。

在第一個例子中，問題詢問多倫多紀(jì)念戰(zhàn)爭紀(jì)念館的外觀。雖然Gemini在多選題（MCQ）格式中正確選擇了答案"數(shù)千面加拿大國旗"，但在開放式設(shè)置中未能給出正確回應(yīng)。這表明，當(dāng)MCQ選項可用時，模型可能依賴常識（多倫多和加拿大相關(guān)聯(lián)），而不是進行詳細的視頻分析。

在第二個例子中，雖然模型在MCQ格式中正確識別了選項"牛車"，但在開放式回應(yīng)中錯誤地將內(nèi)容描述為"那是一匹馬"。這表明，長視頻中的細粒度視覺識別仍然是LMMs的重大挑戰(zhàn)，MCQ選項可能提供線索幫助模型規(guī)避這一困難。

類似地，在第三個例子中，問題詢問視頻中出現(xiàn)的人數(shù)，模型在MCQ格式中正確選擇了"15"，但在開放式版本中回應(yīng)"20"。這種差異表明，正確的MCQ答案可能是通過猜測或消除策略選擇的，而不是通過對視頻內(nèi)容的精確分析。

這些案例凸顯了開放式問題在評估模型真實理解能力方面的價值，而不僅僅依賴多選題形式的評估。

七、結(jié)論與未來展望

這項研究介紹了VIDEOEVAL-PRO，一個穩(wěn)健而真實的LVU基準(zhǔn)，旨在忠實評估LMM對長視頻的理解和推理能力。與現(xiàn)有的LVU基準(zhǔn)相比，VIDEOEVAL-PRO將MCQ問題重新表述為開放式問題，防止模型利用選項中固有的捷徑，減少MCQ格式導(dǎo)致的性能變化。VIDEOEVAL-PRO還采用嚴格的數(shù)據(jù)篩選流程，消除具有強烈先驗偏好的問題，這些問題允許LMMs基于常識或刻板印象關(guān)聯(lián)回答，而無需真正閱讀視頻。

通過評估21個專有和開源模型，研究團隊發(fā)現(xiàn)VIDEOEVAL-PRO對當(dāng)前的視頻LMMs提出了重大挑戰(zhàn)，表現(xiàn)最好的模型GPT-4.1也僅達到40.8%的準(zhǔn)確率。他們還觀察到，與其他LVU基準(zhǔn)不同，在那些基準(zhǔn)中，隨著輸入幀數(shù)的增加，模型性能趨于飽和，而在VIDEOEVAL-PRO上，隨著提供更多幀，性能持續(xù)提高。這些觀察表明，VIDEOEVAL-PRO是一個更可靠的基準(zhǔn)，能夠追蹤長視頻理解的進展。

這項研究為我們敲響了警鐘：在評估AI系統(tǒng)的能力時，我們需要更加嚴格和真實的方法。它提醒我們，表面上的高分可能掩蓋了模型理解能力的實際局限性。同時，它也為未來研究提供了一條清晰的道路，指向開發(fā)真正能理解和推理復(fù)雜視頻內(nèi)容的系統(tǒng)。

隨著視頻內(nèi)容在我們生活中的不斷增長，從社交媒體到監(jiān)控系統(tǒng)，從教育到娛樂，能夠準(zhǔn)確理解長視頻的AI系統(tǒng)將變得越來越重要。VIDEOEVAL-PRO提供了一個更可靠的方法來衡量我們在這一關(guān)鍵領(lǐng)域的進展，確保未來的技術(shù)進步是真實的，而不僅僅是基準(zhǔn)測試中的幻象。