Video-MME-Logical: A Controlled Diagnostic Benchmark for Video Temporal-Logical Reasoning
作者: Hohin Kwan, Hongyu Li, Ray Zhang, Manyuan Zhang, Xianghao Kong, Anyi Rao, Jiahao Xie, Si Liu
分类: cs.CV
发布日期: 2026-06-26
💡 一句话要点
提出Video-MME-Logical以解决视频时序逻辑推理问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频时序推理 多模态大语言模型 逻辑推理 受控基准 状态跟踪 时间排序 动态空间性 结构组合
📋 核心要点
- 现有视频基准未能有效评估模型在动态视觉证据上的推理能力，常常与场景复杂性混淆。
- 本文提出Video-MME-Logical基准，专注于五种时序逻辑操作，以隔离视频时序逻辑推理能力的评估。
- 实验结果显示，当前最先进的MLLMs在时序逻辑复杂性增加时与人类表现存在显著差距，微调效果有限。
📝 摘要（中文）
近年来对多模态大语言模型（MLLMs）的关注引发了一个核心问题：它们是否能够在动态视觉证据上进行推理，而不仅仅是在单帧中识别对象或事件？这种能力被称为视频时序逻辑推理，要求模型在视觉状态随帧演变时维护、更新和组合证据。现有视频基准往往将此能力与场景复杂性、静态识别或不受控的时间变化混为一谈。为此，本文提出了Video-MME-Logical，一个围绕五种时序逻辑操作（状态跟踪、顺序计数、时间排序、动态空间性和结构组合）组织的受控基准。该基准包含25个细粒度任务类别，支持通过变化时间范围和推理复杂度进行最终答案的难度控制评估，并通过验证模型在产生最终答案前是否恢复所需的逻辑推理轨迹来支持中间状态诊断。实验表明，尽管在500K生成样本上进行监督微调能提高性能，但仍无法缩小人类与模型之间的推理差距。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有视频基准无法有效评估模型在动态视觉证据上进行时序逻辑推理的能力，现有方法常常将此能力与场景复杂性混淆。
核心思路：提出Video-MME-Logical基准，通过五种时序逻辑操作（状态跟踪、顺序计数、时间排序、动态空间性和结构组合）来专注于视频时序逻辑推理的评估，确保评估的受控性和准确性。
技术框架：该基准包含25个细粒度任务类别，设计了受控的对象状态、转变、时间依赖性和逻辑组合，支持通过变化时间范围和推理复杂度进行最终答案的难度控制评估。
关键创新：最重要的创新在于引入了中间状态诊断机制，允许验证模型在产生最终答案前是否能够恢复所需的逻辑推理轨迹，这与现有方法的评估方式有本质区别。
关键设计：在实验中，使用了高达500K的生成样本进行监督微调，尽管提高了模型性能，但仍未能完全缩小人类与模型之间的推理差距。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，当前最先进的多模态大语言模型在处理复杂的时序逻辑任务时与人类表现之间存在显著差距，尤其是在时序逻辑复杂性增加时。尽管通过监督微调500K样本提升了性能，但仍未能完全弥补这一差距，表明该领域仍有广阔的研究空间。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能监控、自动驾驶、视频分析等，能够帮助模型更好地理解和推理动态场景中的复杂事件，提升多模态系统的智能水平。未来，该基准有望推动视频理解领域的进一步发展，促进更高效的推理模型的设计与优化。
📄 摘要（原文）
Recent interest in multimodal large language models (MLLMs) raises a central question: can they reason over dynamic visual evidence rather than merely recognize objects or events in individual frames? This ability, which we refer to as video temporal-logical reasoning, requires models to maintain, update, and compose evidence as visual states evolve across frames. Existing video benchmarks often conflate this capability with scene complexity, static recognition, or uncontrolled temporal variation. To isolate this capability, we introduce Video-MME-Logical, a controlled benchmark organized around five temporal-logical operations: state tracking, sequential counting, temporal ordering, dynamic spatiality, and structural composition. The benchmark contains 25 fine-grained task categories generated with controlled object states, transitions, temporal dependencies, and logical compositions. It enables difficulty-controlled final-answer evaluation by varying temporal horizon and reasoning complexity, and supports intermediate-state diagnostics by verifying whether models recover the required logical reasoning trace before producing the final answer. Experiments with state-of-the-art MLLMs reveal a substantial human-model gap, especially as temporal-logical complexity increases. Supervised fine-tuning on up to 500K generated samples improves performance but remains insufficient to close the reasoning gap, positioning Video-MME-Logical as a scalable testbed for analyzing and improving temporal-logical reasoning in MLLMs.