浙江大学发布SynRL数据集,应用在视频理解、时序推理领域

浙江大学本次发布的数据集SynRL,SynRL是由浙江大学与阿里巴巴团队联合开发的视频理解合成数据集，包含程序化生成的几何运动视频及其精确标注。该数据集包含14,700条样本（7,700条思维链样本和7,000条强化学习样本），通过Python代码生成30FPS的合成视频，并附带帧级元数据标注。数据创建过程采用物理模拟引擎追踪物体运动轨迹、速度变化和状态转换，确保时空标注的绝对准确性。该数据集专注于解决视频语言模型在时序推理（如运动方向判断、速度比较、状态跟踪等）中的核心挑战，显著提升了模型在15个视频理解基准任务上的表现。

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