上海交通大学 发布 AutoEval-Video 数据集, 应用在 视频理解、视觉语言模型评估 领域

上海交通大学 本次发布的数据集 AutoEval-Video, AutoEval-Video是由上海交通大学电子信息与电气工程学院清远研究院和字节跳动AI实验室共同创建的一个创新且具有挑战性的基准数据集，旨在全面评估大型视觉语言模型在开放式视频问答中的表现。该数据集包含327个复杂的开放式视频问答实例，覆盖9个技能维度，涉及感知、理解和生成能力。数据集中的视频来自YouTube，涵盖超过40个不同的主题。通过使用基于大型语言模型的评估方法，AutoEval-Video能够高效地评估对开放式问题的响应，特别开发了对抗性标注机制以提高规则的鲁棒性。该数据集的应用领域包括视频理解、时间动态理解等，旨在解决当前模型在这些领域的局限性。

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