合肥工业大学 发布 Trust-videoLLMs 数据集, 应用在 多模态理解、模型可信度评估 领域

合肥工业大学 本次发布的数据集 Trust-videoLLMs, Trust-videoLLMs数据集是一个用于评估视频大型语言模型（videoLLMs）可信度的综合基准，涵盖了真实、安全、鲁棒性、公平性和隐私五个维度。该数据集包含30个任务，涉及动态视觉场景、跨模态交互和现实世界的安全问题，旨在评估videoLLMs在多模态理解和分析方面的可信度。数据集由任务适配的现有数据集、使用高级文本/图像到视频工具生成的合成数据以及手动收集和标注的数据组成，确保了场景的多样性。该数据集为标准化可信度评估提供了一个公开可用的、可扩展的工具箱，填补了专注于准确性的基准和关键需求之间的差距。

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