视频大模型

Stress Tests REVEAL Fragile Temporal and Visual Grounding in Video-Language Models

压力测试揭示视频-语言模型中脆弱的时间与视觉基础

Sethuraman T, Savya Khosla, Aditi Tiwari, Vidya Ganesh, Rakshana Jayaprakash, Aditya Jain, Vignesh Srinivasakumar, Onkar Kishor Susladkar, Srinidhi Sunkara, Aditya Shanmugham, Rakesh Vaideeswaran, Abbaas Alif Mohamed Nishar, Simon Jenni, Derek Hoiem

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Qualtrics ； iManage ； NVIDIA ； Amazon Science（亚马逊科学） ； Capital One 纠错

专题命中 视频数据与评测 ：video-language(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 REVEAL{}通过五个压力测试揭示视频-语言模型在时间与视觉基础方面的脆弱性，展示其在处理视频内容、时间序列和运动方面的不足。

Can World Simulators Reason? Gen-ViRe: A Generative Visual Reasoning Benchmark

世界模拟器能推理吗？Gen-ViRe：一个生成性视觉推理基准

Xinxin Liu, Zhaopan Xu, Ming Li, Kai Wang, Yong Jae Lee, Yuzhang Shang

机构 * University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； UW-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 generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Gen-ViRe提出一个生成性视觉推理基准，通过分解CoF推理为六个认知维度和24个子任务，评估视频模型的推理能力，揭示视觉质量与推理深度的差异。

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