12:03
官方账号arXiv cs.AI@Linpeng Huang, Weixing Chen, Zexin Chen, Yang Liu, Liang Lin
推荐理由：这个新基准EG-VQA把视频问答的答案和证据绑定在一起，测出来一大票模型只会蒙答案不会找证据。开源模型EG-Reasoner靠证据监督训练，反事实推理直接碾压好几家专有模型。
Video-LLM
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6月24日
12:03
EG-VQA是一个开放式的视频问答基准，包含2,067个视频和11,838个QA对，每个问题都标注了精确的时间证据区间。提出EG-F1指标，统一衡量预测证据的时间对齐和语义一致性。实验发现即使最强模型（如专有模型）在证据定位上表现不佳，存在答案正确但定位偏差的问题。为此提出EG-Reasoner模型，通过显式证据监督训练，在开源模型中达到最优，并在反事实等推理密集型任务上表现突出。该研究证明仅靠扩展规模不足以实现鲁棒的视频理解，结构化证据监督是关键。
6月11日
10:53
10:53
官方账号arXiv cs.AI@Sukmin Seo, Geewook Kim
精选
推荐理由：做长视频理解或视频检索的开发者会发现，当前 Video-LLM 在小时级视频上几乎不可用，而简单的检索基线反而更有效——这个反直觉结论值得点开看看，或许能帮你重新设计系统架构。