Omni-Life: Benchmarking Omnimodal Real-Time AI Assistants in People's Daily Lives
作者: Mengze Hong, Ziwei Shang, Di Liang, Zijian Li, Liang Zhu, Hongyu Shan, Robin Zhou, Minlong Peng, Zhiqiang Kou, Jia Wang, Di Jiang, Chen Jason Zhang
分类: cs.CL
发布日期: 2026-11-02
💡 一句话要点
提出Omni-Life基准以解决实时多模态助手的有效性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态助手 基准评估 视频合成 用户需求 响应能力 智能家居 机器人技术
📋 核心要点
- 现有的多模态助手在真实场景中提供有效帮助的能力不足，尤其是在复杂的日常生活中。
- 论文提出了Omni-Life基准，通过结合控制视频合成和真实视频标注，评估多模态助手的响应能力。
- 实验结果显示，现有模型在处理需要帮助的场景时表现不佳，最多仅有4.48%的视频被正确处理。
📝 摘要（中文）
实时多模态助手旨在支持人们的日常生活，但仅凭视听理解无法确保其提供及时和适当的帮助。我们引入了Omni-Life，这是一个基于真实用户需求、部署场景和设备依赖观察的基准。该基准结合了对危险情况和边缘案例的控制视频合成，以及在共享时间协议下的标注真实世界视频。基准包含400个视频，其中290个需要帮助，涉及555个干预事件，110个需要保持安静以测试模型在不需要帮助时是否能抑制不必要的响应。我们评估了12种主流实时多模态模型的配置，综合评估事件覆盖、响应内容、时机和不必要输出。最多只有4.48%的需要帮助的视频被完全正确处理。研究表明，现有模型在实际应用中仍然不足，呼吁在指令跟随、及时主动干预和抑制不必要响应方面进行定制化模型优化。
🔬 方法详解
问题定义：论文要解决的问题是现有多模态助手在真实生活场景中提供有效帮助的能力不足，尤其是在复杂和紧急情况下，现有方法无法准确判断何时提供帮助或保持沉默。
核心思路：论文的核心解决思路是引入Omni-Life基准，通过结合控制视频合成和真实视频标注，创建一个全面评估多模态助手能力的框架，以满足真实用户需求。
技术框架：整体架构包括视频数据的收集与标注、模型的训练与评估，以及对响应内容和时机的综合分析。主要模块包括视频合成模块、标注模块和评估模块。
关键创新：最重要的技术创新点在于通过结合控制视频和真实视频，创建了一个新的基准，能够全面评估多模态助手在不同场景下的表现，与现有方法相比，提供了更真实的测试环境。
关键设计：在参数设置上，论文对视频合成的控制条件进行了详细设计，损失函数则考虑了响应的及时性和准确性，网络结构采用了主流的多模态融合技术，以提高模型的响应能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，现有多模态助手在处理需要帮助的场景时表现不佳，最多仅有4.48%的视频被完全正确处理。引入任务提醒可以提高回忆率17.12个百分点，但每分钟增加约4.6个不必要的响应。延迟容忍度增加10秒最多可提高回忆率5.95个百分点。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能家居、个人助理和机器人等场景，能够为用户提供更为精准和及时的帮助。通过优化多模态助手的响应能力，可以显著提升用户体验，推动智能助手在日常生活中的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Real-time omnimodal assistants are expected to support people in everyday life, but audiovisual understanding alone does not establish whether they can provide timely and appropriate help. We introduce Omni-Life, a benchmark grounded in real-world user needs, deployment scenarios, and device-dependent observations. It combines controlled video synthesis for hazardous situations and edge cases with annotated real-world videos under a shared temporal protocol. The benchmark contains 400 videos: 290 requiring assistance, with 555 required intervention events, and 110 requiring silence throughout to test whether models can withhold unnecessary responses when no assistance is needed. We evaluate twelve configurations featuring mainstream real-time omnimodal models, jointly assessing event coverage, response content, timing, and unwanted output. At most 4.48% of videos requiring assistance are handled completely correctly. To examine practical deployment strategies, we study task reminders and response-latency tolerance. Reminders can improve recall by 17.12 percentage points but add approximately 4.6 unwanted responses per minute of reference silence. Increasing latency tolerance by 10s improves recall by at most 5.95 percentage points. These results show that existing models remain insufficient to deliver reliable assistance in real-life applications, calling for tailored model optimization in instruction following, timely proactive intervention, and withholding responses when assistance is not needed.