随着多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）在视觉-语言推理领域的显著进步，其在视频叙事理解中的表现却鲜有系统性研究。视频叙事的真正理解要求模型能够在时间维度上保持一致性，准确识别并关联“谁在什么时间、地点做了什么”，并在动态视觉和时间上下文中维持一致的实体表征。然而，目前的大部分评估基准仅限于短视频片段或粗略的场景级语义分析，尚未满足验证视频叙事理解需求的条件。
为填补这一领域空白，我们隆重推出NarrativeTrack，首个专注于评估MLLMs叙事理解能力的基准系统。通过以实体为中心的细粒度推理分析，NarrativeTrack旨在推动MLLMs在时态化叙事理解上的创新发展。
NarrativeTrack 的核心亮点在于其独特的组合推理进展框架（Compositional Reasoning Progression, CRP）。这一框架通过三个维度逐步增加叙事复杂性：
1. 实体存在性：评估模型识别视频中具体实体的能力。
2. 实体状态变化：测试模型是否能够跟踪并理解实体在时间维度上的状态变化。
3. 实体歧义性：分析模型在面对视觉与语境信息模糊时的拆解与理解能力。
此外，CRP进一步要求模型从“时间持久性”进阶到“语境演变”以及“细粒度的感知推理”，着眼于实现更加复杂的叙事理解能力。
与现有仅关注短时或单一场景分析的基准不同，NarrativeTrack将视频分解为关键实体，通过CRP系统地考察这些实体在动态视觉与时间上下文中的连续性和演化能力。
此外，NarrativeTrack提供了一套完全自动化的实体中心处理流程，可大规模提取时间依赖的实体表征，为CRP提供基础支持。这种高度可扩展的架构大幅提升了叙事评估的效率和深度。
通过使用NarrativeTrack，我们对当前最先进的MLLMs进行了详细的性能评估。结果显示，这些模型在动态视觉和时间推理中仍面临诸多挑战：
– 通用型开源MLLMs尽管在感知层面表现较强，但在时间一致性上表现较为薄弱。
– 专门针对视频优化的MLLMs能够捕捉一定的时序上下文，但却容易出现对实体情境的虚假生成。
具体来说，我们发现这些模型无法稳定跟踪实体在视觉过渡及时序变化中的表现，并且在情境变化下常常产生虚假的实体身份设定。这些评估揭示了一个关键的瓶颈：感知能力与时间推理的明显权衡，叙事理解能力的提升必须依赖这两方面的有机整合。
NarrativeTrack 的推出不仅填补了现有视频理解基准的空白，还为该领域提供了全新的研究视角。结合其系统性、可扩展性以及对时间维度的深入刻画，NarrativeTrack 首次为评估和推进 MLLMs 的叙事理解能力奠定了标准化的基础。
这项创新成果受到机器学习顶尖会议NeurIPS 2025认可，并将在“评估大型语言模型生命周期的演进”专题研讨会上进行展示。研究团队希望通过这一平台，与业界共享洞察，为未来的AI算法设计提供针对性参考，加速多模态大语言模型在视频理解场景下的突破。
NarrativeTrack的开创性不仅为加速MLLMs的技术进步指引了方向，也为人工智能更深层次的叙事理解埋下了创新的种子。随着技术的不断发展，NarrativeTrack无疑将成为视频语言模型研究领域的重要里程碑。
关于研究团队：
本研究由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（University of Illinois Urbana–Champaign）的Hyeonjeong Ha、Jinjin Ge、Bo Feng、Kaixin Ma和Gargi Chakraborty联合完成，展示了学术界在推动多模态语言模型技术上的前沿进展。
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