🤖 系统
10-11 12:21
📄 论文总结
SciVideoBench:科学视频推理基准 / SciVideoBench: A Scientific Video Reasoning Benchmark
1️⃣ 一句话总结
本研究提出了SciVideoBench,首个专门针对科学领域视频推理的基准测试,包含1000个需要博士级知识的多选题,覆盖物理、化学、生物和医学四大领域,评估显示当前最先进的大型多模态模型在科学推理任务上表现有限,存在显著提升空间。
2️⃣ 论文创新点
1. 科学视频推理基准
- 创新点:专门针对科学实验视频设计的基准测试,包含1000个从尖端科学实验视频中精心构建的多选题,要求模型具备领域知识、时空感知和逻辑推理能力
- 区别/改进:解决了现有视频基准在科学复杂推理评估上的不足,超越了以感知/识别为主的通用场景基准
- 意义:为评估LMMs在科学领域的高级认知能力提供了严格标准,推动了多模态AI在科学研究中的发展
2. 半自动多智能体标注流程
- 创新点:整合视频、转录文本和研究论文,通过多智能体系统(QA生成器、评估器、视觉比较器、优化器和人工验证器)自动生成和优化科学问答对
- 区别/改进:通过自动化减少了人工工作量,同时利用人工专家初始标注和最终验证确保质量
- 意义:提高了科学视频问答数据集的质量和效率,支持复杂科学推理任务的评估
3. 视觉基础问题生成
- 创新点:通过视觉比较器和优化器确保问题依赖于视频中的视觉线索,并提供精确的时间戳,问题无法仅通过文本内容回答
- 区别/改进:优化问题选项,替换通用术语为具体视觉片段引用,增加干扰项的难度
- 意义:增强了模型对视频内容的理解和推理能力,适用于真实科学实验的复杂场景
3️⃣ 主要结果与价值
结果亮点
- 专有模型Gemini-2.5-Pro以64.30%的总体准确率领先,而最佳开源模型InternVL-3-78B-Instruct仅为38.80%,在定量推理方面差距尤为显著
- 思维链提示能带来明显的性能提升,特别是对定量推理任务,Gemini-1.5-Pro总体准确率提升+21.10%,定量推理提升+25.31%
- 人类专家整体准确率仅为17.4%,量化推理为14.29%,表明基准需要研究级专业知识,证明了SciVideoBench的挑战性
- 仅文本输入下模型准确率极低(GPT-4o为15.80%,Qwen2.5最佳为18.90%),远低于随机猜测水平,明确了视觉信息在科学实验视频理解中的不可替代性
实际价值
- 为科学视频理解领域提供了标准化的评估工具,有助于推动多模态模型在科学研究中的应用
- 通过系统化的错误分析框架(错误视觉感知70.68%、不准确推理过程63.25%、缺乏领域知识49.40%),为改进多模态模型的科学推理能力提供了诊断依据
- 揭示了当前模型在定量推理任务上的显著不足,为未来模型开发指明了重点改进方向
4️⃣ 术语表
- SciVideoBench:专门用于评估科学背景下高级视频推理能力的基准测试,包含1000个多选题,覆盖25+专业学科,涵盖物理、化学、生物和医学四大领域
- LMMs:大型多模态模型,能够处理和理解多种模态数据(如文本、图像、视频)的人工智能模型
- JoVE:Journal of Visualized Experiments,可视化实验期刊,科研方法视频发布平台
- 定量推理:涉及数值感知、推理和计算的问题类型,所有数值信息必须来自视频内容
- 假设推理:基于给定条件进行逻辑推断和假设验证的推理类型
- 概念推理:涉及科学概念理解和理论应用的非数值推理类型
- 思维链推理:一种提示技术,要求模型生成显式的推理步骤,从而提升在复杂推理任务上的性能
- 时间戳基础:一种问题重写技术,用对特定视频时间戳的中性引用替换描述性文本,强制模型依赖视觉内容
- 逆光学杠杆灵敏度:原子力显微镜校准中的关键参数,通过测量光电二极管电压响应与压电陶瓷z位移的线性斜率倒数得到,用于将电压转换为物理偏转