复旦大学 发布 FAVOR-Bench 数据集, 应用在 视频理解、自然语言处理 领域

复旦大学 本次发布的数据集 FAVOR-Bench, FAVOR-Bench是由复旦大学等多个机构构建的细粒度视频运动理解综合基准，包含1776个经过精心挑选的视频，涵盖日常生活记录、主观视角视频、电视剧和动画等多种类型。该数据集通过半自动化管道构建了8184个挑战性的问题答案对，并提供了开放式的视频描述评估任务。FAVOR-Bench旨在评估模型在细粒度运动理解和描述方面的能力，包含了闭合式的问题回答和开放式任务，如GPT辅助评估和新型无LLM评估框架。

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