WorldSense

WorldSense简介

WorldSense是由小红书与上海交通大学联合开发的基准测试工具，旨在评估多模态大型语言模型（MLLMs）在现实场景中对视觉、听觉和文本输入的综合理解能力。该基准包含1662个音频-视频同步的多样化视频，覆盖8个主要领域及67个细分子类别，并配有3172个多项选择问答对，涵盖26种认知任务。所有问题的设计均要求结合音频和视频信息才能正确作答，以确保模型具备跨模态整合能力。数据标注由80名专家完成，并经过多轮验证，确保其准确性和可靠性。

WorldSense的核心功能

• 多模态协作评估：通过设计需要同时利用视觉和听觉信息的问题，严格测试模型在多模态输入下的理解能力，确保其能够有效整合不同信息源。
• 广泛的任务与内容覆盖：提供丰富的视频资源和多样化的问答任务，涵盖多个领域和认知层次，支持全面的模型评估。
• 高质量的数据标注：所有问答对均由专业标注员完成，并通过多轮人工审核和自动验证，保障数据的准确性与一致性。

WorldSense的技术特点

• 多模态输入处理：模型需同时处理视频、音频和文本输入，确保能捕捉到多模态信息之间的关联，提升对复杂环境的理解能力。
• 任务设计与标注流程：基于精心设计的问答对，确保每个问题都需要多模态信息整合来解答，标注过程包括多轮人工和自动验证。
• 多模态融合与推理能力评估：从基础感知到高级推理，多层次评估模型在多模态环境中的表现。
• 数据采集与筛选机制：从大规模视频库中筛选具有强音频-视觉关联的片段，确保数据质量与多样性。

WorldSense的资源链接

• 项目官网：https://jaaackhongggg.github.io/WorldSense/
• GitHub仓库：https://github.com/JaaackHongggg/WorldSense
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/honglyhly/WorldSense
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.04326

WorldSense的应用方向

• 自动驾驶：提升系统对交通环境中视听信息的理解，增强决策能力。
• 智能教育：优化教学视频分析工具，辅助个性化学习。
• 智能监控：增强视频与音频信息的识别与分析能力，提高安全检测效率。
• 智能客服：提升语音、表情和文本输入的综合理解水平。
• 内容创作：帮助多媒体系统更精准地理解视频内容，提升推荐与创作效率。