論文の概要: MVU-Eval: Towards Multi-Video Understanding Evaluation for Multimodal LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07250v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 16:02:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.352788
• Title: MVU-Eval: Towards Multi-Video Understanding Evaluation for Multimodal LLMs
• Title（参考訳）: MVU-Eval:マルチモーダルLLMのマルチビデオ理解評価に向けて
• Authors: Tianhao Peng, Haochen Wang, Yuanxing Zhang, Zekun Wang, Zili Wang, Ge Zhang, Jian Yang, Shihao Li, Yanghai Wang, Xintao Wang, Houyi Li, Wei Ji, Pengfei Wan, Wenhao Huang, Zhaoxiang Zhang, Jiaheng Liu,
• Abstract要約: MVU-EvalはMLLMのマルチビデオ理解を評価するための最初の包括的なベンチマークである。 私たちのMVU-Evalは、主に8つのコア能力を評価し、4,959本のビデオにまたがる1,824本の厳密にキュレートされた質問応答ペアを評価します。 これらの機能は、自律システムにおけるマルチセンサー合成や、クロスアングルスポーツ分析のような現実世界のアプリケーションと厳格に一致している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.30140834211194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of Multimodal Large Language Models (MLLMs) has expanded AI capabilities to visual modalities, yet existing evaluation benchmarks remain limited to single-video understanding, overlooking the critical need for multi-video understanding in real-world scenarios (e.g., sports analytics and autonomous driving). To address this significant gap, we introduce MVU-Eval, the first comprehensive benchmark for evaluating Multi-Video Understanding for MLLMs. Specifically, our MVU-Eval mainly assesses eight core competencies through 1,824 meticulously curated question-answer pairs spanning 4,959 videos from diverse domains, addressing both fundamental perception tasks and high-order reasoning tasks. These capabilities are rigorously aligned with real-world applications such as multi-sensor synthesis in autonomous systems and cross-angle sports analytics. Through extensive evaluation of state-of-the-art open-source and closed-source models, we reveal significant performance discrepancies and limitations in current MLLMs' ability to perform understanding across multiple videos. The benchmark will be made publicly available to foster future research.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)の出現は、AI機能を視覚的モダリティにまで拡張したものの、既存の評価ベンチマークは、現実のシナリオ(スポーツ分析や自動運転など)において、マルチビデオ理解の重要なニーズを見越して、シングルビデオ理解に限られている。 この大きなギャップに対処するため、我々はMLLMのマルチビデオ理解を評価するための最初の総合的なベンチマークであるMVU-Evalを紹介した。 具体的には、MVU-Evalは主に8つのコア能力を評価し、1,824個の厳密にキュレートされた質問応答ペアを、さまざまなドメインから4,959本の動画に分散させ、基本的な知覚タスクと高次推論タスクの両方に対処する。 これらの機能は、自律システムにおけるマルチセンサー合成や、クロスアングルスポーツ分析のような現実世界のアプリケーションと厳格に一致している。 最先端のオープンソースおよびクローズドソースモデルの広範な評価を通じて、複数のビデオ間の理解を行うMLLMの現在の能力において、大きなパフォーマンスの相違と限界を明らかにする。 ベンチマークは、将来の研究を促進するために公開されます。

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