許平緯

Video-TT團(tuán)隊(duì)投稿量子位|公眾號(hào)QbitAI

視頻大型語(yǔ)言模型（VideoLLMs）的發(fā)展日新月異，它們似乎能夠精準(zhǔn)描述視頻內(nèi)容、準(zhǔn)確的回答相關(guān)問(wèn)題，展現(xiàn)出足以亂真的人類級(jí)理解力。

但有一個(gè)非常本質(zhì)的問(wèn)題始終縈繞著研究者的心頭：這些模型是真的“理解”了視頻，還是僅僅在進(jìn)行一種高級(jí)的“模式匹配”？

為了解決上述問(wèn)題，來(lái)自南洋理工大學(xué)S-Lab的研究者們提出了一個(gè)全新的、極具挑戰(zhàn)性的基準(zhǔn)測(cè)試——VideoThinkingTest（簡(jiǎn)稱Video-TT）。

其核心目標(biāo)簡(jiǎn)單而深刻：將“看”與“想”的能力分離，精準(zhǔn)測(cè)量AI在視頻內(nèi)容上的真實(shí)理解和推理水平。

研究團(tuán)隊(duì)有三項(xiàng)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)：

（1）人類在視頻理解的“準(zhǔn)確率”和“魯棒性”上遠(yuǎn)超SOTA級(jí)模型（50%），差距顯著。

（2）開(kāi)源模型在“魯棒性”上遠(yuǎn)遜GPT-4o（SOTA模型之一）。

（3）GPT-4o的短板在于：對(duì)模糊或非常規(guī)內(nèi)容識(shí)別能力弱；對(duì)多場(chǎng)景區(qū)分、定位、計(jì)算能力有困難；世界知識(shí)對(duì)應(yīng)能力欠缺，無(wú)法理解意圖、社會(huì)動(dòng)態(tài)等深層信息。

Video-TT圖靈測(cè)試集由南洋理工大學(xué)S-Lab科研團(tuán)隊(duì)聯(lián)合獨(dú)立研究員共同研發(fā)完成。主要作者包括南洋理工大學(xué)博士生張?jiān)?、董宇昊，二人的研究方向聚焦多模態(tài)模型；通訊作者為南洋理工大學(xué)助理教授劉子緯。

Video-TT的問(wèn)題定位

人類的智慧核心在于其正確性（Correctness）和魯棒性（Robustness）。

正確性意味著我們能準(zhǔn)確地解讀信息，而魯棒性則保證了我們?cè)诿鎸?duì)信息干擾、歧義或不同表述時(shí)，依然能保持正確的判斷。這兩者結(jié)合，才構(gòu)成了真正可靠的理解能力。

現(xiàn)有的視頻理解基準(zhǔn)測(cè)試（Benchmark）在衡量AI是否達(dá)到人類級(jí)智慧上存在著一些根本性的缺陷。它們往往無(wú)法區(qū)分模型是因?yàn)椤皼](méi)看清”而犯錯(cuò)（即關(guān)鍵視頻幀采樣不足），還是因?yàn)椤皼](méi)想明白”而出錯(cuò)（即缺乏真正的推理能力）。

這種混淆使得我們很難評(píng)估AI在視頻理解上的真實(shí)水平。

在Video-TT出現(xiàn)之前，視頻理解領(lǐng)域已有相應(yīng)的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，但這些標(biāo)準(zhǔn)普遍存在一定局限性，導(dǎo)致AI的真實(shí)能力無(wú)法被準(zhǔn)確衡量。

問(wèn)題一：長(zhǎng)視頻評(píng)測(cè)的“幀采樣悖論”

近期，許多研究都聚焦于長(zhǎng)視頻理解。然而由于計(jì)算資源限制，模型無(wú)法處理視頻的每一幀，只能“跳著看”（稀疏采樣）。

這就帶來(lái)一個(gè)問(wèn)題：當(dāng)模型答錯(cuò)時(shí)，我們無(wú)法確定是它能力不行，還是運(yùn)氣不好，恰好錯(cuò)過(guò)了包含答案的關(guān)鍵幀。

如下圖所示，在一些長(zhǎng)視頻評(píng)測(cè)中（如VideoMME-Long），即便是強(qiáng)大的GPT-4o，其性能也可能因?yàn)椴蓸訋瑪?shù)的限制而大幅下降。這種下降反映的更多是“采樣策略”的失敗，而非“理解能力”的不足。

問(wèn)題二：短視頻評(píng)測(cè)的“天花板幻覺(jué)”

與長(zhǎng)視頻相對(duì)，短視頻評(píng)測(cè)（如VideoMME-Short）由于時(shí)長(zhǎng)較短，模型可以幾乎“看完”所有幀。在這種情況下，一些頂尖模型的表現(xiàn)接近甚至達(dá)到了人類水平（上圖左側(cè)），這容易給人一種“短視頻理解問(wèn)題已被基本解決”的錯(cuò)覺(jué)。

然而，事實(shí)遠(yuǎn)非如此。Video-TT的研究者們認(rèn)為，即便在信息密集的短視頻中，依然存在大量需要深度推理和復(fù)雜認(rèn)知才能解決的挑戰(zhàn)。簡(jiǎn)單地提升準(zhǔn)確率分?jǐn)?shù)，并不能證明AI擁有了與人類同等的智慧。

Video-TT的破局創(chuàng)新點(diǎn)在于，它選擇了1000條全新的YouTube短視頻（避免數(shù)據(jù)污染），并精心設(shè)計(jì)問(wèn)題的標(biāo)注，確保答案能在有限的、統(tǒng)一的80幀內(nèi)找到。

這樣一來(lái)，所有模型都在同一起跑線上“看”素材，評(píng)測(cè)的焦點(diǎn)便從“如何有效采樣”轉(zhuǎn)移到了“能否深刻理解”上，從而撥開(kāi)迷霧，直擊AI的“思考”核心。

突出“思考”能力的問(wèn)題設(shè)計(jì)

要衡量“思考”，就必須提出能夠激發(fā)“思考”的問(wèn)題。Video-TT的設(shè)計(jì)原則是，一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題并非由其類型決定（如“物體顏色”vs“情節(jié)理解”），而是由其背后的上下文、原因和場(chǎng)景決定。

研究團(tuán)隊(duì)從“認(rèn)知科學(xué)”和“影視敘事學(xué)”中汲取靈感，構(gòu)建了兩個(gè)核心的復(fù)雜性維度：視覺(jué)復(fù)雜度和敘事復(fù)雜度。

維度一：視覺(jué)復(fù)雜度（VisualComplexity）

這部分關(guān)注的是視頻畫(huà)面的內(nèi)在挑戰(zhàn)，共包含四個(gè)方面：

模糊與非常規(guī)內(nèi)容（Unclear&UnusualContent）視頻中是否存在干擾、模糊、遮擋，或者出現(xiàn)了與我們?nèi)粘ＵJ(rèn)知相悖的物體或現(xiàn)象？運(yùn)動(dòng)速度（MovementSpeed）物體或鏡頭的移動(dòng)是否過(guò)快，導(dǎo)致難以識(shí)別或追蹤？時(shí)空布局（Spatial-temporalArrangement）場(chǎng)景中物體的位置關(guān)系和互動(dòng)是否復(fù)雜？是否存在大量的時(shí)空信息需要處理？視錯(cuò)覺(jué)（Illusions）視頻是否利用了拍攝技巧或內(nèi)容本身來(lái)制造錯(cuò)覺(jué)，挑戰(zhàn)觀眾的直覺(jué)？

維度二：敘事復(fù)雜度（NarrativeComplexity）

這部分關(guān)注的是視頻作為一種“故事”的表達(dá)方式，其內(nèi)在的邏輯和深度，同樣包含四個(gè)方面：

復(fù)雜情節(jié)（ComplexPlot）故事線是否存在反轉(zhuǎn)或意想不到的結(jié)局？敘事剪輯（NarrativeEditing）是否使用了蒙太奇等復(fù)雜的剪輯手法來(lái)講述故事，而非平鋪直敘？技術(shù)性剪輯（TechnicalEditing）是否存在難以察覺(jué)的、與內(nèi)容融為一體的特效或后期處理？世界知識(shí)（WorldKnowledge）理解視頻是否需要依賴超越畫(huà)面本身的世界常識(shí)、文化背景或社會(huì)規(guī)范？

例如，上圖中的Q-8提問(wèn)“視頻中的女士在模仿什么行為？”，這需要觀眾擁有關(guān)于“特定活動(dòng)”（被子彈擊中后倒下）的世界知識(shí)才能正確回答。這些問(wèn)題迫使模型超越簡(jiǎn)單的物體識(shí)別，進(jìn)入真正的推理（Reasoning）層面。

AI思考的“魯棒”檢驗(yàn)

擁有了能讓AI“思考”的難題還不夠，我們還需要知道它的思考有多“魯棒”（Robustness）。一個(gè)魯棒的模型，不應(yīng)該因?yàn)橛脩舯硎龅姆椒ㄉ杂懈淖兙徒o出截然不同的答案。

為此，Video-TT為每一個(gè)核心難題（PrimaryQuestion）都配備了四種“自然對(duì)抗性問(wèn)題”（NaturalAdversarialQuestions），形成一套完整的測(cè)試體系。

這五種問(wèn)題類型分別是：

核心問(wèn)題（PrimaryOpen-endedQuestion）基于視覺(jué)和敘事復(fù)雜度設(shè)計(jì)的開(kāi)放式的問(wèn)題。復(fù)述問(wèn)題（RephrasedQuestion)用不同的措辭問(wèn)同一個(gè)問(wèn)題（例如，“誰(shuí)的頭被拍了？”），模型的答案理應(yīng)保持一致。正確誘導(dǎo)問(wèn)題（Correctly-ledQuestion)問(wèn)題中包含正確的線索（例如，“他拍的是穿8號(hào)球衣的球員的頭嗎？”），這測(cè)試模型能否利用提示來(lái)確認(rèn)事實(shí)。錯(cuò)誤誘導(dǎo)問(wèn)題（Wrongly-ledQuestion)問(wèn)題中包含錯(cuò)誤的、誤導(dǎo)性的線索（例如，“他拍的是穿9號(hào)球衣的球員的頭嗎？”），這對(duì)于模型來(lái)說(shuō)是最大的考驗(yàn)，它必須足夠“自信”地否定錯(cuò)誤的誘導(dǎo)。多項(xiàng)選擇問(wèn)題（Multiple-choiceQuestion）將正確和錯(cuò)誤的誘導(dǎo)信息作為選項(xiàng)，考察模型在有明確選項(xiàng)時(shí)的辨別能力。

只有當(dāng)模型能夠準(zhǔn)確回答核心問(wèn)題（正確性），并且在面對(duì)各種“變體”提問(wèn)時(shí)仍能保持判斷一致（魯棒性），我們才能說(shuō)它達(dá)到了真正的、類人的理解水平。

評(píng)測(cè)結(jié)果與分析

經(jīng)過(guò)如此嚴(yán)苛的設(shè)計(jì)，Video-TT的評(píng)測(cè)結(jié)果揭示了一個(gè)驚人的事實(shí)：目前的SOTA模型，在視頻思維能力上，與人類相比仍有巨大鴻溝。

從數(shù)據(jù)中可以清晰地看到：

人類遙遙領(lǐng)先人類測(cè)試者在正確性上達(dá)到84.3%，魯棒性達(dá)到64.4%，展現(xiàn)了強(qiáng)大的理解與推理能力。GPT-4o表現(xiàn)腰斬作為當(dāng)前最強(qiáng)的多模態(tài)模型之一，GPT-4o的正確率僅為36.6%，不足人類的一半。其36.0%的魯棒性得分也表明，它在面對(duì)干擾時(shí)同樣表現(xiàn)不佳。開(kāi)源模型仍需努力雖然部分開(kāi)源模型在多選題上能與GPT-4o媲美，但在更考驗(yàn)真實(shí)理解能力的開(kāi)放式問(wèn)題上，差距顯著。這說(shuō)明，現(xiàn)有的許多其他基準(zhǔn)測(cè)試可能因?yàn)閭?cè)重選擇題而高估了模型的能力。

這一巨大的分?jǐn)?shù)差距有力地證明，當(dāng)前的AI在真正成為AGI的道路上，尤其是在視頻理解這一核心領(lǐng)域，依然任重而道遠(yuǎn)。

對(duì)AI的錯(cuò)誤類型進(jìn)行分析?？梢钥闯?，“復(fù)雜情節(jié)”（ComplexPlot）和“世界知識(shí)”（WorldKnowledge）是導(dǎo)致模型在高級(jí)認(rèn)知任務(wù)中失敗的主要原因。

Video-TT的作者們對(duì)GPT-4o的錯(cuò)誤答案進(jìn)行了深入的定性分析，發(fā)現(xiàn)了三大核心弱點(diǎn)：

弱點(diǎn)一：時(shí)空混淆——“理不清”時(shí)間與空間

在需要理解時(shí)空關(guān)系的任務(wù)中，模型錯(cuò)誤率極高。

物體計(jì)數(shù)模型很難精確追蹤隨時(shí)間變化的物體。例如，在一個(gè)視頻中，墻上的相框先出現(xiàn)，然后移出畫(huà)面，再重新出現(xiàn)。模型可以數(shù)清單幀內(nèi)的相框數(shù)量，但無(wú)法正確計(jì)算整個(gè)過(guò)程中出現(xiàn)過(guò)的不同相框總數(shù)。序列定位當(dāng)越多事件被排序到一條視頻里，模型越分不清問(wèn)題里的語(yǔ)義內(nèi)容和視頻的具體關(guān)聯(lián)。比如，單一事件場(chǎng)景下，它可能知道“翻跟斗”這個(gè)動(dòng)作、也知道怎么數(shù)數(shù)定位，但在多事件場(chǎng)景里，卻無(wú)法正確數(shù)數(shù)定位到第二位“翻跟斗”的視頻人物。

弱點(diǎn)二：常識(shí)缺失——“看不懂”言外之意

許多錯(cuò)誤源于模型缺乏人類社會(huì)和文化中的常識(shí)（WorldKnowledge）。

角色動(dòng)機(jī)與情感模型可以描述一個(gè)人的表情是“平靜的”，但無(wú)法結(jié)合上下文（例如，剛剛在比賽中獲得銀牌）理解這種“平靜”背后其實(shí)是“失望”。人類知道“銀牌得主通常比銅牌得主更失落”，因?yàn)樗麄冸x金牌僅一步之遙，而模型沒(méi)有這種深層社會(huì)心理知識(shí)。

弱點(diǎn)三：復(fù)雜情節(jié)理解失敗——“串不起”故事線

當(dāng)視頻敘事需要跨場(chǎng)景、跨線索進(jìn)行邏輯推理時(shí)，模型往往會(huì)“掉線”。

因果關(guān)系鏈條斷裂在一條視頻中，第一個(gè)場(chǎng)景是一個(gè)人在房屋附近打棒球，而第二個(gè)場(chǎng)景是展示房屋的押金被扣除。模型可以分別描述這兩個(gè)場(chǎng)景，但無(wú)法將它們聯(lián)系起來(lái)，推理出“因?yàn)榘羟虮淮蛉胛堇?，破壞了房屋，所以押金被扣”這一核心的因果關(guān)系。它會(huì)錯(cuò)誤地認(rèn)為視頻只是在展示“買棒球棒花了多少錢(qián)”。

Video-TT這一評(píng)測(cè)基準(zhǔn)提示相關(guān)研究者，在看到AI技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)，也需留意其存在的不足，該領(lǐng)域的探索仍需不斷深入。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2507.15028數(shù)據(jù)集：https://huggingface.co/datasets/lmms-lab/video-tt項(xiàng)目主頁(yè)：https://zhangyuanhan-ai.github.io/video-tt/

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