视频大模型

TimeBlind: A Spatio-Temporal Compositionality Benchmark for Video LLMs

TimeBlind: 一种用于视频大语言模型的时空组合性基准

Baiqi Li, Kangyi Zhao, Ce Zhang, Chancharik Mitra, Jean de Dieu Nyandwi, Gedas Bertasius

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 TimeBlind通过细粒度时空理解基准揭示视频大语言模型对时间动态理解的不足，展示其在实例准确率上的显著劣势，强调对静态视觉捷径的依赖。

Comments For code and data, see https://baiqi-li.github.io/timeblind_project/

Unified Reward Model for Multimodal Understanding and Generation

多模态理解和生成的统一奖励模型

Yibin Wang, Yuhang Zang, Hao Li, Cheng Jin, Jiaqi Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出统一奖励模型，通过联合学习多种视觉任务提升多模态理解和生成的性能。

Comments project page: https://codegoat24.github.io/UnifiedReward/