WorldSense

WorldSense – 小紅書聯(lián)合上海交大推出的多模態(tài)全面評測新基準

WorldSense是什么

WorldSense是由小紅書與上海交通大合推出的一款基準測試工具，旨在評估多模態(tài)大型語言模型（MLLMs）在現(xiàn)實世界場景中對視覺、聽覺及文本輸入的綜合理解能力。該項目包含1662個音頻與視頻同步的多樣化視頻，覆蓋8個主要領(lǐng)域及67個細分子類別，并提供3172個多項選擇問答對，涉及26種不同的認知任務(wù)。WorldSense特別強調(diào)音頻與視頻信息的密切結(jié)合，所有問題均需通過這兩種模態(tài)的信息來得出準確答案。其高質(zhì)量的標注由80名專家標注員手動完成，經(jīng)過多輪驗證，以確保標注的準確性和可靠性。

WorldSense的主要功能

• 多模態(tài)協(xié)作評估：該系統(tǒng)重點考察音頻和視頻信息的緊密結(jié)合，設(shè)計出需要綜合視覺及聽覺信息才能正確回答的問題，以嚴格測試模型在多模態(tài)輸入環(huán)境下的理解能力。
• 多樣化視頻與任務(wù)覆蓋：WorldSense包含1662個音頻-視頻同步的多樣化視頻，涵蓋8個主要領(lǐng)域及67個細分子類別，并提供3172個多項選擇問答對，涉及26種不同的認知任務(wù)。
• 高質(zhì)量標注與驗證：所有問答對均由80名專家標注員進行手動標注，并經(jīng)過多輪驗證，包括人工審核和自動模型驗證，以確保標注的準確性和可靠性。

WorldSense的技術(shù)原理

• 多模態(tài)輸入處理：WorldSense要求模型同時處理視頻、音頻和文本輸入，確保模型能夠捕捉到視覺與聽覺信息之間的關(guān)聯(lián)，從而更全面地理解場景。這種多模態(tài)輸入處理能力是評估模型是否能夠像人類一樣應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境的關(guān)鍵。
• 任務(wù)設(shè)計與標注：基于精心設(shè)計的問答對，確保每個問題都需要多模態(tài)信息的融合才能得出正確答案。標注過程經(jīng)過多輪人工審核及自動驗證，確保問題的合理性與標注的準確性。
• 多模態(tài)融合與推理：通過多樣化的任務(wù)設(shè)計，評估模型在不同層次上的多模態(tài)理解能力，包括基本感知（如音頻與視覺元素的檢測）、理解（多模態(tài)關(guān)系的把握）和推理（如因果推斷和抽象思維）。這種多層次的評估方法能夠全面測試模型的多模態(tài)融合與推理能力。
• 數(shù)據(jù)收集與篩選：WorldSense的數(shù)據(jù)收集過程涉及從大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)集中篩選出具有強音頻-視覺關(guān)聯(lián)的視頻片段，并通過人工審核確保視頻內(nèi)容的質(zhì)量和多樣性，從而確保基準測試覆蓋廣泛的現(xiàn)實世界場景。

WorldSense的項目地址

• 項目官網(wǎng)：https://jaaackhongggg.github.io/WorldSense/
• GitHub倉庫：https://github.com/JaaackHongggg/WorldSense
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/datasets/honglyhly/WorldSense
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2502.04326

WorldSense的應(yīng)用場景

• 自動駕駛：幫助自動駕駛系統(tǒng)更好地解讀交通環(huán)境中的視覺與聽覺信息，從而提升決策的準確性。
• 智能教育：評估和優(yōu)化教育工具對教學(xué)視頻內(nèi)容的理解能力，以支持個性化學(xué)習(xí)。
• 智能監(jiān)控：增強監(jiān)控系統(tǒng)對視頻中視覺和音頻信息的感知與理解能力，提高安全檢測效果。
• 智能客服：評估智能客服系統(tǒng)對用戶語音、表情和文本輸入的理解能力，以優(yōu)化交互體驗。
• 內(nèi)容創(chuàng)作：幫助多媒體內(nèi)容創(chuàng)作和分析系統(tǒng)更智能地理解視頻內(nèi)容，從而提高創(chuàng)作和推薦的效率。