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這項(xiàng)由新加坡南洋理工大學(xué)S-Lab實(shí)驗(yàn)室的胡開睿、吳鵬昊等研究團(tuán)隊(duì)，聯(lián)合卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的岳翔教授共同完成的研究，于2025年1月23日發(fā)表在arXiv預(yù)印本平臺上。有興趣深入了解的讀者可以通過論文編號arXiv:2501.13826v1或訪問項(xiàng)目主頁https://videommmu.github.io/獲取完整研究內(nèi)容。

當(dāng)我們?nèi)祟愑^看一段教學(xué)視頻時，大腦會自然而然地經(jīng)歷三個階段：首先感知視頻中的關(guān)鍵信息，然后理解其中蘊(yùn)含的知識概念，最后將學(xué)到的知識應(yīng)用到全新的問題中。就像學(xué)習(xí)做菜一樣，我們先觀察廚師的每個動作細(xì)節(jié)，接著理解背后的烹飪原理，最后能夠舉一反三地制作出不同口味的菜肴。

然而，當(dāng)前被譽(yù)為"智能"的大型多模態(tài)模型在觀看教學(xué)視頻時，是否也能像人類一樣真正掌握并運(yùn)用新知識呢？這個看似簡單的問題，實(shí)際上觸及了人工智能發(fā)展的核心挑戰(zhàn)。

為了回答這個問題，研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個名為Video-MMMU的大規(guī)模評測基準(zhǔn)。這就像為AI學(xué)生準(zhǔn)備了一場全面的期末考試，考試內(nèi)容涵蓋藝術(shù)、商業(yè)、科學(xué)、醫(yī)學(xué)、人文和工程六大學(xué)科領(lǐng)域，總共包含300個專家級別的教學(xué)視頻和900道精心設(shè)計(jì)的問題。

每個視頻都配備了三種不同難度的問題，對應(yīng)人類學(xué)習(xí)的三個認(rèn)知階段。感知類問題就像問學(xué)生"視頻中老師寫在黑板上的公式是什么"，考查的是基礎(chǔ)信息提取能力。理解類問題則更深入一些，比如"根據(jù)視頻中的解題方法，如果將角度從25度改為30度，結(jié)果會是什么"，這需要真正理解解題原理。而適應(yīng)類問題最具挑戰(zhàn)性，要求AI將視頻中學(xué)到的知識應(yīng)用到全新的情境中，就像學(xué)會了一種數(shù)學(xué)公式后，能夠解決完全不同的實(shí)際問題。

研究團(tuán)隊(duì)還提出了一個創(chuàng)新的"知識增益"指標(biāo)，用來量化AI在觀看視頻前后的表現(xiàn)提升程度。這個指標(biāo)就像測量一個學(xué)生上課前后的進(jìn)步幅度，能夠客觀反映視頻教學(xué)的實(shí)際效果。

當(dāng)研究人員將這套評測系統(tǒng)應(yīng)用到當(dāng)前最先進(jìn)的AI模型上時，結(jié)果令人深思。人類專家在觀看視頻后，知識增益達(dá)到了33.1%，展現(xiàn)出強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。相比之下，表現(xiàn)最好的GPT-4o模型只達(dá)到了15.6%的知識增益，而Claude-3.5-Sonnet模型僅為11.4%。更令人意外的是，一些模型甚至出現(xiàn)了負(fù)增長，意味著觀看視頻后的表現(xiàn)反而不如之前。

這種現(xiàn)象背后隱藏著深層的原因。研究團(tuán)隊(duì)通過詳細(xì)分析發(fā)現(xiàn)，AI模型在處理視頻信息時存在兩個顯著問題。首先是"對答案轉(zhuǎn)換率"與"錯答案轉(zhuǎn)換率"之間的失衡。雖然模型能夠?qū)⒁恍┰敬疱e的題目改正過來，但同時也會將原本答對的題目改錯，而且后者的比例往往更高。這就像一個學(xué)生在復(fù)習(xí)過程中，雖然弄懂了一些之前不會的題目，但卻把原本掌握的知識搞混了。

其次，模型在適應(yīng)新場景時表現(xiàn)出明顯的局限性。研究人員發(fā)現(xiàn)，64%的錯誤屬于"方法適應(yīng)錯誤"，即模型能夠正確回憶視頻中的知識點(diǎn)，但無法靈活地將這些知識運(yùn)用到新的問題情境中。這就像一個學(xué)生雖然記住了老師講的例題解法，但面對變式題目時卻無法舉一反三。

為了更深入地理解這些問題，研究團(tuán)隊(duì)還探索了音頻信息對模型表現(xiàn)的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，添加音頻轉(zhuǎn)錄確實(shí)能夠改善感知和理解任務(wù)的表現(xiàn)，但在適應(yīng)任務(wù)上反而出現(xiàn)了下降。這種矛盾現(xiàn)象表明，音頻信息雖然能夠豐富模型對視頻內(nèi)容的理解，但可能會干擾模型將知識應(yīng)用到新情境的能力。

在具體的學(xué)科表現(xiàn)上，AI模型在藝術(shù)和人文學(xué)科中的表現(xiàn)相對較好，這些領(lǐng)域主要涉及概念性知識的理解。然而，在科學(xué)、工程、商業(yè)和醫(yī)學(xué)等需要定量推理和復(fù)雜視覺分析的學(xué)科中，模型的表現(xiàn)明顯下降。這反映了當(dāng)前AI技術(shù)在處理抽象概念與具體應(yīng)用之間轉(zhuǎn)換方面的不足。

研究還揭示了一個有趣的現(xiàn)象：模型在處理不同類型的視頻內(nèi)容時表現(xiàn)差異很大。對于概念介紹類視頻，模型能夠較好地提取和理解核心信息。但面對問題解決類視頻時，特別是那些展示具體解題步驟的內(nèi)容，模型往往難以準(zhǔn)確掌握其中的邏輯過程并應(yīng)用到新問題中。

為了驗(yàn)證這些發(fā)現(xiàn)的普遍性，研究團(tuán)隊(duì)測試了包括開源和商業(yè)模型在內(nèi)的多種AI系統(tǒng)。從輕量級的LLaVA-OneVision到大型的GPT-4o，幾乎所有模型都表現(xiàn)出相似的模式：隨著認(rèn)知要求的增加，性能逐步下降，適應(yīng)能力始終是最大的短板。

這項(xiàng)研究的意義遠(yuǎn)不止于揭示當(dāng)前AI的局限性。它為我們理解人工智能的學(xué)習(xí)機(jī)制提供了新的視角，同時也指出了未來發(fā)展的方向。研究結(jié)果表明，雖然AI模型在信息處理和模式識別方面已經(jīng)達(dá)到了很高的水平，但在知識的靈活運(yùn)用和創(chuàng)新應(yīng)用方面仍有很大的提升空間。

從技術(shù)角度來看，這項(xiàng)研究為改進(jìn)大型多模態(tài)模型的訓(xùn)練方法提供了重要參考。當(dāng)前的模型訓(xùn)練更多關(guān)注的是信息的準(zhǔn)確獲取和存儲，但如何讓模型真正"理解"知識并靈活運(yùn)用，仍然是一個待解決的挑戰(zhàn)。

從教育應(yīng)用的角度來看，這項(xiàng)研究也提醒我們，雖然AI技術(shù)在教育領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，但要讓AI真正成為有效的學(xué)習(xí)助手，還需要在知識遷移和應(yīng)用能力方面取得突破。目前的AI更像是一個記憶力超強(qiáng)但缺乏靈活性的學(xué)生，能夠準(zhǔn)確復(fù)述老師講過的內(nèi)容，但在面對新問題時往往顯得手足無措。

這項(xiàng)研究的另一個重要貢獻(xiàn)是建立了一個標(biāo)準(zhǔn)化的評測框架。Video-MMMU基準(zhǔn)不僅為當(dāng)前AI模型的能力評估提供了工具，也為未來的技術(shù)改進(jìn)指明了方向。通過這個基準(zhǔn)，研究人員可以更準(zhǔn)確地衡量模型在視頻理解和知識應(yīng)用方面的真實(shí)水平，避免被表面的高分?jǐn)?shù)所誤導(dǎo)。

值得注意的是，人類在這項(xiàng)評測中表現(xiàn)出的卓越能力再次證明了人類學(xué)習(xí)的獨(dú)特之處。人類不僅能夠從視頻中高效提取信息，還能夠?qū)W(xué)到的知識與已有經(jīng)驗(yàn)結(jié)合，創(chuàng)造性地解決新問題。這種能力的背后是數(shù)十年教育經(jīng)驗(yàn)和認(rèn)知發(fā)展的積累，而當(dāng)前的AI模型顯然還沒有達(dá)到這樣的水平。

從更廣闊的視角來看，這項(xiàng)研究觸及了人工智能發(fā)展中的一個核心問題：如何讓機(jī)器真正具備類人的學(xué)習(xí)能力。雖然當(dāng)前的AI在許多特定任務(wù)上已經(jīng)超越了人類，但在通用學(xué)習(xí)能力方面仍有很大差距。Video-MMMU的研究成果提醒我們，真正的人工智能不僅要能夠處理信息，更要能夠像人類一樣從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并將知識靈活應(yīng)用到新的情境中。

說到底，這項(xiàng)研究為我們描繪了一個清晰的現(xiàn)狀：雖然AI技術(shù)發(fā)展迅速，但在真正的知識學(xué)習(xí)和應(yīng)用方面，我們?nèi)匀惶幱谄鸩诫A段。Video-MMMU基準(zhǔn)的建立不僅是對當(dāng)前技術(shù)水平的客觀評估，更是對未來發(fā)展方向的重要指引。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們有理由相信，AI終將具備更強(qiáng)的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，真正成為人類學(xué)習(xí)和工作的得力助手。對于有興趣深入了解這項(xiàng)開創(chuàng)性研究的讀者，可以通過上述鏈接訪問完整的研究論文和相關(guān)資源。

Q&A

Q1：Video-MMMU評測基準(zhǔn)包含哪些內(nèi)容？

A：Video-MMMU是一個大規(guī)模多學(xué)科視頻理解評測基準(zhǔn)，包含300個專家級教學(xué)視頻和900道問題，覆蓋藝術(shù)、商業(yè)、科學(xué)、醫(yī)學(xué)、人文、工程六大學(xué)科。每個視頻配備三種類型問題：感知類（提取關(guān)鍵信息）、理解類（掌握概念原理）、適應(yīng)類（應(yīng)用到新場景），全面評估AI從視頻中學(xué)習(xí)知識的能力。

Q2：當(dāng)前AI模型在視頻學(xué)習(xí)方面表現(xiàn)如何？

A：研究發(fā)現(xiàn)AI模型存在明顯局限。人類專家觀看視頻后知識增益達(dá)33.1%，而表現(xiàn)最好的GPT-4o僅為15.6%，Claude-3.5-Sonnet為11.4%。AI在適應(yīng)新場景時尤其困難，64%的錯誤屬于方法適應(yīng)錯誤，即能記住視頻內(nèi)容但無法靈活運(yùn)用到新問題中。

Q3：這項(xiàng)研究對AI技術(shù)發(fā)展有什么意義？

A：這項(xiàng)研究揭示了當(dāng)前AI技術(shù)的核心缺陷，為改進(jìn)方向提供了指引。它表明AI雖然在信息處理方面表現(xiàn)出色，但在知識的靈活運(yùn)用和創(chuàng)新應(yīng)用方面仍有很大提升空間。Video-MMMU基準(zhǔn)為評估和改進(jìn)AI的真實(shí)學(xué)習(xí)能力提供了標(biāo)準(zhǔn)化工具，推動AI向更接近人類的通用學(xué)習(xí)能力發(fā)展。