arXiv论文发布SceneForesee基准与EvoSee框架
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arXiv论文发布SceneForesee基准与EvoSee框架
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AI 综述
Chaoyue Li 等作者发布论文，提出场景演化理解（SEU）任务，并构建 SceneForesee 基准与 EvoSee 时空推理框架。论文称，SceneForesee 通过共享实体身份的观测场景与未来场景配对，评估实体连续性与场景演化推理。 该基准包含 144.57K 时序对、1.05M 实体对应和 272.49K Events，用于测试大型多模态模型学习场景演化的能力。
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最新进展10月15日 12:00
SceneForesee：让 LMM 学习场景演化以进行时空推理报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AISceneForesee：让 LMM 学习场景演化以进行时空推理
研究提出 Scene Evolution Understanding（SEU）任务与 SceneForesee 基准，用于评估实体连续性与场景演化推理，含 144.57K 时序对、1.05M 实体对应和 272.49K Events。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。