用于视频推理的流程感知评估

Research Paper#Video Generation, Reasoning, Evaluation🔬 Research|分析: 2026年1月3日 06:19•
发布: 2025年12月31日 16:31
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分析

本文解决了评估视频生成模型的一个关键问题：模型倾向于通过不正确的推理过程（结果黑客攻击）来实现正确的结果。引入了 VIPER，一个新的基准测试，具有流程感知的评估范式，以及 Process-outcome Consistency (POC@r) 指标，是重要的贡献。研究结果突出了当前模型的局限性，以及对更强大的推理能力的需求。
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"State-of-the-art video models achieve only about 20% POC@1.0 and exhibit a significant outcome-hacking."
A
ArXiv2025年12月31日 16:31
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