Towards Video Thinking Test: A Holistic Benchmark for Advanced Video Reasoning and Understanding
作者: Yuanhan Zhang, Yunice Chew, Yuhao Dong, Aria Leo, Bo Hu, Ziwei Liu
分类: cs.CV
发布日期: 2025-07-20
备注: ICCV 2025; Project page: https://zhangyuanhan-ai.github.io/video-tt/
💡 一句话要点
提出Video-TT：一个用于评估视频LLM高级推理和理解能力的综合基准
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频理解 视频大型语言模型 基准测试 鲁棒性 对抗性问题 视觉叙事 开放式问题
📋 核心要点
- 现有视频理解基准难以充分评估视频LLM在正确性和鲁棒性方面与人类智能的差距。
- 论文提出Video-TT基准，旨在更全面地评估视频LLM对复杂视觉叙事的理解能力和鲁棒性。
- 实验结果表明，现有视频LLM在Video-TT上的表现与人类水平存在显著差距，揭示了模型在理解复杂视频内容方面的不足。
📝 摘要（中文）
人类智能需要正确性和鲁棒性，前者是后者的基础。在视频理解中，正确性确保对视觉内容的准确解释，而鲁棒性在具有挑战性的条件下保持一致的性能。尽管视频大型语言模型（video LLMs）取得了进展，但现有的基准不足以反映这些模型与人类智能在保持视频解释的正确性和鲁棒性方面的差距。我们引入了视频思维测试（Video-TT），以评估视频LLM是否能像人类一样有效地解释真实世界的视频。Video-TT反映了理解复杂视觉叙事的真实差距，并评估了针对自然对抗性问题的鲁棒性。Video-TT包含1000个YouTube Shorts视频，每个视频都有一个开放式问题和四个探测视觉和叙事复杂性的对抗性问题。我们的评估表明，视频LLM与人类的表现之间存在显著差距。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频理解基准无法充分评估视频LLM在理解复杂视觉叙事和应对对抗性问题时的正确性和鲁棒性。现有方法的痛点在于缺乏一个能够全面衡量模型在真实场景下视频理解能力的基准。
核心思路：论文的核心思路是构建一个更具挑战性的视频理解基准，即Video-TT，该基准包含真实世界的视频片段和精心设计的对抗性问题，以更全面地评估视频LLM的理解能力和鲁棒性。通过分析模型在Video-TT上的表现，可以更准确地了解模型与人类智能之间的差距。
技术框架：Video-TT基准包含1000个YouTube Shorts视频，每个视频都配有一个开放式问题和四个对抗性问题。开放式问题旨在评估模型对视频内容的整体理解，而对抗性问题则旨在探测模型在处理视觉和叙事复杂性时的鲁棒性。整个流程包括数据收集、问题设计、人工标注和模型评估等环节。
关键创新：Video-TT的关键创新在于其问题的设计，不仅包含开放式问题以评估整体理解，还包含对抗性问题以探测模型的鲁棒性。这些对抗性问题旨在挑战模型在处理细微视觉细节、复杂叙事逻辑和潜在歧义方面的能力，从而更全面地评估模型的理解能力。
关键设计：Video-TT中的对抗性问题类型包括但不限于：视觉干扰、叙事误导、常识挑战和逻辑推理。问题的设计需要保证既具有挑战性，又能反映真实世界视频理解中可能遇到的问题。具体参数设置和损失函数取决于所评估的视频LLM模型，论文侧重于基准的构建和评估，而非特定模型的优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有视频LLM在Video-TT基准上的表现远低于人类水平，揭示了模型在理解复杂视觉叙事和应对对抗性问题方面的不足。具体性能数据未知，但论文强调了模型与人类之间的显著差距，表明Video-TT能够有效区分不同模型的理解能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于视频内容分析、智能监控、人机交互等领域。Video-TT基准的提出，有助于推动视频LLM的进一步发展，使其在理解复杂视频内容方面更接近人类水平，从而提升相关应用的用户体验和智能化程度。
📄 摘要（原文）
Human intelligence requires correctness and robustness, with the former being foundational for the latter. In video understanding, correctness ensures the accurate interpretation of visual content, and robustness maintains consistent performance in challenging conditions. Despite advances in video large language models (video LLMs), existing benchmarks inadequately reflect the gap between these models and human intelligence in maintaining correctness and robustness in video interpretation. We introduce the Video Thinking Test (Video-TT), to assess if video LLMs can interpret real-world videos as effectively as humans. Video-TT reflects genuine gaps in understanding complex visual narratives, and evaluates robustness against natural adversarial questions. Video-TT comprises 1,000 YouTube Shorts videos, each with one open-ended question and four adversarial questions that probe visual and narrative complexity. Our evaluation shows a significant gap between video LLMs and human performance.