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파이톨치

VIDEOREASONBENCH: Can MLLMs PerformVision-Centric Complex Video Reasoning?

✅ 왜 이렇게 접근했는가? (Motivation)기존의 Video QA 벤치마크(Video-MME, TempCompass 등)는 대부분 언어 지식이나 프레임 단위 추론에 의존하기 때문에, 실제 "시각 기반 복잡한 추론 능력"을 평가하기 어렵습니다.이 논문은 아래 두 가지 문제의식을 기반으로 새로운 벤치마크를 제안합니다:CoT(Chain of Thought) Reasoning은 텍스트/수학/코딩에서는 성능을 높이는 데 유효한데, 비디오 이해에서는 아직 충분히 검증되지 않았다.기존 벤치마크는 대부분 "간단한 기억"이나 "정적 장면 묘사" 수준의 문제만 다루고 있어서, 정교한 연산 추적, 상태 변화 추론, 미래 예측 등의 고차원적 reasoning을 측정하지 못함.🧠 어떻게 접근했는가? (Approach)1..
논문 2025. 6. 1. 15:13
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