Lost in Time: Clock and Calendar Understanding Challenges in Multimodal LLMs

📄 arXiv: 2502.05092v2 📥 PDF

作者: Rohit Saxena, Aryo Pradipta Gema, Pasquale Minervini

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-02-07 (更新: 2025-03-18)

备注: Accepted at the ICLR 2025 Workshop on Reasoning and Planning for Large Language Models

💡 一句话要点

揭示多模态大语言模型在时钟和日历理解方面的挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 大语言模型 时间理解 视觉推理 数据集构建

📋 核心要点

  1. 多模态大语言模型在理解视觉时间信息方面存在不足，无法准确识别和推理时钟与日历中的时间。
  2. 论文通过构建ClockQA和CalendarQA数据集，旨在分析MLLMs在视觉识别、数值推理和时间推理方面的能力。
  3. 实验结果表明，尽管MLLMs取得了显著进展，但可靠地理解时间仍然是一个重要的挑战。

📝 摘要（中文）

本文研究了多模态大语言模型(MLLMs)在理解视觉表征中的时间信息的能力，这是一项基础认知技能，但对MLLMs来说仍然是一个挑战。我们构建了一个结构化数据集，包含两个子集：1) $\textit{ClockQA}$，包含各种时钟样式（标准、黑表盘、无秒针、罗马数字和箭头指针时钟）以及与时间相关的问题；2) $\textit{CalendarQA}$，包含年度日历图像，问题范围从常见的日期（如圣诞节、元旦）到计算得出的日期（如一年中的第100天或第153天）。我们的目标是分析MLLMs在处理与时间相关的视觉数据时，如何执行视觉识别、数值推理和时间推理。评估结果表明，尽管最近取得了进展，但可靠地理解时间仍然是MLLMs面临的重大挑战。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大语言模型(MLLMs)在理解视觉时间信息方面的不足。现有方法在处理时钟和日历等时间相关的视觉信息时，无法准确进行视觉识别、数值推理和时间推理，导致无法正确回答相关问题。

核心思路：论文的核心思路是通过构建包含时钟和日历图像及其相关问题的结构化数据集，来系统地评估MLLMs在理解时间方面的能力。通过分析模型在这些数据集上的表现，可以深入了解其在视觉识别、数值推理和时间推理方面的优势和不足。

技术框架：论文主要通过构建数据集和评估现有MLLMs来完成。数据集包含两个部分：ClockQA和CalendarQA。ClockQA包含不同类型的时钟图像和时间相关问题，CalendarQA包含年度日历图像和日期相关问题。研究者使用这些数据集来评估MLLMs的性能，并分析其在不同类型问题上的表现。

关键创新：论文的关键创新在于构建了专门用于评估MLLMs时间理解能力的ClockQA和CalendarQA数据集。这些数据集涵盖了不同类型的时钟和日历，以及各种难度级别的问题，可以更全面地评估MLLMs在视觉识别、数值推理和时间推理方面的能力。

关键设计：ClockQA数据集包含标准、黑表盘、无秒针、罗马数字和箭头指针等多种时钟样式，问题类型包括直接读取时间、计算时间差等。CalendarQA数据集包含年度日历图像，问题类型包括识别特定日期、计算日期差等。研究者选择了具有代表性的MLLMs进行评估，并使用标准的评估指标来衡量模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有的MLLMs在ClockQA和CalendarQA数据集上的表现均不理想，表明理解时间仍然是MLLMs面临的重大挑战。例如，模型在处理罗马数字时钟和计算日历日期差等复杂问题时，性能显著下降。这些结果突出了MLLMs在视觉识别、数值推理和时间推理方面的局限性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升多模态大语言模型在时间感知方面的能力，例如在智能助理、机器人导航、视频理解等领域。更准确的时间理解能力可以帮助模型更好地理解用户意图，从而提供更智能、更个性化的服务。此外，该研究也有助于推动多模态学习和视觉推理领域的发展。

📄 摘要（原文）

Understanding time from visual representations is a fundamental cognitive skill, yet it remains a challenge for multimodal large language models (MLLMs). In this work, we investigate the capabilities of MLLMs in interpreting time and date through analogue clocks and yearly calendars. To facilitate this, we curated a structured dataset comprising two subsets: 1) $\textit{ClockQA}$, which comprises various types of clock styles$-$standard, black-dial, no-second-hand, Roman numeral, and arrow-hand clocks$-$paired with time related questions; and 2) $\textit{CalendarQA}$, which consists of yearly calendar images with questions ranging from commonly known dates (e.g., Christmas, New Year's Day) to computationally derived ones (e.g., the 100th or 153rd day of the year). We aim to analyse how MLLMs can perform visual recognition, numerical reasoning, and temporal inference when presented with time-related visual data. Our evaluations show that despite recent advancements, reliably understanding time remains a significant challenge for MLLMs.