論文の概要: VideoZeroBench: Probing the Limits of Video MLLMs with Spatio-Temporal Evidence Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.01569v1
• Date: Thu, 02 Apr 2026 03:29:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-03 14:21:10.208421
• Title: VideoZeroBench: Probing the Limits of Video MLLMs with Spatio-Temporal Evidence Verification
• Title（参考訳）: VideoZeroBench: 時空間証拠検証によるビデオMLLMの限界の検証
• Authors: Jiahao Meng, Tan Yue, Qi Xu, Haochen Wang, Zhongwei Ren, Weisong Liu, Yuhao Wang, Renrui Zhang, Yunhai Tong, Haodong Duan,
• Abstract要約: VideoBenchは、証拠を厳格に検証する長ビデオ応答のための階層的なベンチマークだ。 これは、13のドメインに500の注釈付き質問を手動で記述し、時間間隔と空間境界ボックスを組み合わせて証拠とする。 GeminiPro-3-Proでさえ、標準のエンドツーエンドのQA設定で17%未満の質問に正しく答えている。 その結果,表面レベルでの回答の正しさと真正な証拠に基づく推論との間に大きなギャップが生じた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.02304272829785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent video multimodal large language models achieve impressive results across various benchmarks. However, current evaluations suffer from two critical limitations: (1) inflated scores can mask deficiencies in fine-grained visual understanding and reasoning, and (2) answer correctness is often measured without verifying whether models identify the precise spatio-temporal evidence supporting their predictions. To address this, we present VideoZeroBench, a hierarchical benchmark designed for challenging long-video question answering that rigorously verifies spatio-temporal evidence. It comprises 500 manually annotated questions across 13 domains, paired with temporal intervals and spatial bounding boxes as evidence. To disentangle answering generation, temporal grounding, and spatial grounding, we introduce a five-level evaluation protocol that progressively tightens evidence requirements. Experiments show that even Gemini-3-Pro correctly answers fewer than 17% of questions under the standard end-to-end QA setting (Level-3). When grounding constraints are imposed, performance drops sharply: No model exceeds 1% accuracy when both correct answering and accurate spatio-temporal localization are required (Level-5), with most failing to achieve any correct grounded predictions. These results expose a significant gap between surface-level answer correctness and genuine evidence-based reasoning, revealing that grounded video understanding remains a bottleneck for long-video QA. We further analyze performance across minimal evidence spans, atomic abilities, and inference paradigms, providing insights for future research in grounded video reasoning. The benchmark and code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 最近のビデオマルチモーダル大言語モデルは、様々なベンチマークで印象的な結果が得られる。 しかし, 現在の評価は, 1) 膨らませたスコアは, きめ細かな視覚的理解と推論における欠陥を隠蔽しうること, (2) モデルが予測を裏付ける正確な時空間的証拠を識別するかどうかを確かめることなく, 答えの正当性を測定すること,の2つの限界に悩まされている。 これを解決するために、ビデオZeroBenchという階層的なベンチマークを提示する。 これは、13のドメインに500の注釈付き質問を手動で記述し、時間間隔と空間境界ボックスを組み合わせて証拠とする。 応答生成,時間的接地,空間的接地を両立させるため,証拠要求を段階的に強化する5段階評価プロトコルを導入する。 実験の結果、Gemini-3-Proでさえ、標準のエンドツーエンドのQA設定(Level-3)で17%未満の質問に正しく答えることがわかった。 正しい答えと正確な時空間的局所化の両方が必要な場合、モデルが1%を超えることはない(レベル5)。 これらの結果から,地上レベルの回答の正しさと真正な証拠に基づく推論との間に大きなギャップがあることが判明した。 さらに、最小限のエビデンス、原子能力、推論パラダイムにわたるパフォーマンスを分析し、地上ビデオ推論における将来の研究の洞察を提供する。 ベンチマークとコードは一般公開される予定だ。

関連論文リスト

• HERBench: A Benchmark for Multi-Evidence Integration in Video Question Answering [13.370338205427911]
  HERBenchはビデオQAのベンチマークで、時間をかけてマルチエビデンス統合を評価する。 HERBenchは、12の合成タスクで構成された26Kの5方向の多重選択質問で構成されている。 我々は、HERBenchが以前のデータセットよりもかなり高い需要を課していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-16T19:34:47Z)
• Know-Show: Benchmarking Video-Language Models on Spatio-Temporal Grounded Reasoning [18.15310805625469]
  マルチモーダルビデオ言語モデル(Video-LMs)を評価するための新しいベンチマークであるKnow-Showを提案する。 Know-Showは、空間的(人、物、人、物)と時間的次元の5つのシナリオからなる単一の評価枠組み内での推論と局所化を統一する。 Charades、Action Genome、Ego4Dから2.5万の人間の言語質問で作られたこのベンチマークは、現在のビデオ-LMと人間の推論の間に大きなギャップを露呈している。 このギャップを埋めるために、我々は、きめ細かい接地でビデオ-LMを増強するトレーニング不要なプラグインであるGRAMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-05T08:15:49Z)
• Open-o3 Video: Grounded Video Reasoning with Explicit Spatio-Temporal Evidence [70.2803680525165]
  我々は、明示的な証拠をビデオ推論に統合する非エージェントフレームワークであるOpen-o3 Videoを紹介した。 このモデルは、キーオブジェクトとバウンディングボックスをその答えとともに強調し、推論を具体的な視覚的な観察で基礎付けることができる。 V-STARベンチマークでは、Open-o3 Videoは最先端のパフォーマンスを達成し、mAMを14.4%、mLタイムスタンプを24.2%向上させた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-23T14:05:56Z)
• Video SimpleQA: Towards Factuality Evaluation in Large Video Language Models [77.96693360763925]
  Video SimpleQAは、ビデオコンテキストにおける事実性評価に適した最初の包括的なベンチマークである。 我々の研究は、既存のビデオベンチマークとは以下の重要な特徴によって異なる: 知識: ビデオの明示的な物語を超えた外部知識の統合を要求する。 短い形式の決定的な答え: 回答は、最小のスコアリング分散を持つ短いフォーマットで、曖昧で決定的に正しいものとして作成されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-24T17:46:09Z)
• TemporalBench: Benchmarking Fine-grained Temporal Understanding for Multimodal Video Models [75.42002690128486]
  TemporalBenchは、ビデオの微細な時間的理解を評価するための新しいベンチマークだ。 ビデオクリップの時間的ダイナミクスを詳述した2Kの高品質な人間のアノテーションから派生した10KのビデオQ&Aペアで構成されている。 GPT-4oのような最先端のモデルは、TemporalBench上で38.5%の質問応答精度しか達成していない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T17:59:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。