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研究论文 / THE SIGNAL

AskStream:流式视频理解中的主动提问基准

AskStream: When and What to Ask Proactively under Uncertainty in Streaming Video Understanding

重要性 5.5 AI 辅助整理

新基准 AskStream 要求模型在不确定时主动提问,最强模型 Ask-F1 仅 52.18%。

资讯摘要

论文提出 AskStream,将流式视频理解中的主动交互从“等待或回答”扩展为包含“提问”的第三种动作,用于处理视频或用户带来的信息不确定性。作者构建了首个覆盖视频与用户不确定性的多轮基准,含四类任务、八个子任务,共 438 段视频、2714 个帧级人工标注时间窗,标注类型为等待、提问、回答。在多项选择与开放式设置下,最强模型在 Ask-F1 指标上仅达 52.18%。

要点速读

  1. 论文认为现有主动范式假设回答所需信息完整,模型只能等待或回答,不确定性会导致无限等待或高幻觉回答。
  2. AskStream 含 438 段视频、2714 个帧级人工标注时间窗,覆盖四类任务、八个子任务。
  3. 最强模型在 Ask-F1 上仅 52.18%,作者据此指出模型在不确定性下主动获取信息的能力有限。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成,可能存在理解偏差;具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/10/31 08:00:18(北京时间)。

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