Seeing Time: Benchmarking Chronological Reasoning and Shortcut Biases in Vision-Language Models
作者: Haoyu Zhou, Qing Qing, Caichong Li, Qixin Zhang, Yongcheng Jing, Ziqi Xu, Juncheng Hu, Xikun Zhang, Renqiang Luo
分类: cs.AI, cs.CV
发布日期: 2026-06-04
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出新基准以评估视觉语言模型的时间推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 时间推理 视觉语言模型 多模态整合 数据集构建 评估基准 表面特征 逻辑推理
📋 核心要点
- 现有的视觉语言模型在时间推理方面的能力尚未得到充分评估，尤其是在多模态信息的整合上存在不足。
- 本文提出了一种新基准，构建了三个专门的数据集，以评估VLMs对时间信息的理解和推理能力。
- 实验结果显示，VLMs在时间推理中常依赖表面特征，未能有效利用真实的时间信息，揭示了当前模型的局限性。
📝 摘要（中文）
近年来，视觉语言模型（VLMs）的发展显著提升了其对复杂视觉语义的理解能力，但其时间推理能力仍未得到充分探索。本文提出了一种新基准，专门用于评估VLMs在图像内外对时间信息的感知与推理能力。与现有的视频基准不同，我们关注时间判断的逻辑及多模态整合的扩展。为此，我们构建了三个专门的数据集，分析模型在不同类别中的表现差异，并探讨其是否依赖于“错误捷径”，如图像颜色而非真实的时间特征。实验结果表明，尽管VLMs表现出潜力，但常常利用表面线索来规避真实的时间推理。通过提供高质量的数据集和严格的评估框架，我们为识别当前局限性和指导更强大的多模态模型的发展提供了诊断工具。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决视觉语言模型在时间推理方面的不足，现有方法多集中于视频帧的顺序，而忽视了时间判断的逻辑和多模态整合的能力。
核心思路：通过构建新的基准和数据集，评估VLMs在处理时间信息时的表现，特别是其是否依赖于表面特征而非真实的时间特征。
技术框架：整体架构包括三个主要数据集：一个包含长时间跨度的视觉相似对象，另一个按事件和对象类型分类，第三个则是将图像与时间敏感的新闻文本配对，以实现跨模态对齐。
关键创新：最重要的创新在于构建了针对时间推理的新基准，强调了多模态信息的整合，区别于以往仅关注视频帧顺序的方法。
关键设计：在数据集构建中，特别关注了对象的历史时间跨度和事件类型的多样性，确保模型评估的全面性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，尽管视觉语言模型在时间推理方面展现出一定的潜力，但它们常常依赖于表面特征，如图像的灰度与彩色滤镜，而非真实的时间信息。通过新基准的评估，揭示了模型在不同类别中的表现差异，为未来的研究指明了方向。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能监控、自动驾驶、历史数据分析等，能够帮助模型更好地理解时间信息，从而提升决策和推理能力。未来，随着多模态模型的发展，该基准将为相关领域的研究提供重要的参考和指导。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in Vision-Language Models (VLMs) have significantly enhanced their ability to interpret complex visual semantics, yet their capacity for chronological reasoning remains under-explored. In this paper, we introduce a novel benchmark specifically designed to evaluate how VLMs perceive and reason about chronological information within and across images. Unlike existing video-based benchmarks that focus on frame sequencing, our work delves into the underlying logic of chronological judgment and the expansion toward multimodal integration. To facilitate this, we construct three specialized datasets: one containing visually similar objects spanning long historical durations, another categorized by diverse event and object types, and a third pairing images with time-sensitive news text for cross-modal alignment. Through extensive experiments, we analyze whether models exhibit performance disparities across categories and, crucially, explore whether they rely on ``incorrect shortcuts'', such as image color rather than genuine chronological features. Our results reveal that while VLMs show promise, they frequently exploit superficial cues like grayscale versus color filters to bypass authentic chronological reasoning. By providing these high-quality datasets and a rigorous evaluation framework, we offer a diagnostic tool to identify current limitations and guide the development of more robust, logically grounded multimodal models. The source code is shown in https://github.com/LuoRenqiang/ChronoVision.