发布 temporal-vqa 数据集, 应用在 时间推理、视觉理解 领域

本次发布的数据集 temporal-vqa, Temporal-VQA数据集是一个具有挑战性的基准，旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）在需要视觉时间理解的任务中的时间推理能力。它通过两个核心评估任务强调现实世界的时间动态： - **时间顺序理解**：该任务向MLLMs展示来自视频序列的时间连续帧。模型必须分析并确定事件的正确顺序，评估其理解事件随时间进展的能力。 - **时间间隔估计**：在此任务中，MLLMs被展示在不同时间间隔拍摄的图像对。模型需要通过从几秒到几年的多项选择中估计图像之间的时间间隔。

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