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本文研究了多模态大语言模型（MLLMs）在视频理解任务中检测正确答案缺失的能力，发现模型系统性地失败，倾向于选择合理的干扰项而非识别出没有有效选项。该失败在时序推理和密集帧采样中更为严重，而思维链提示仅能部分缓解问题。