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多视频摘要中多模态大语言模型位置偏差的系统性评估

arXiv cs.CL · 2026-06-04 缓存

吉林大学研究人员对多模态大语言模型(MLLMs)在多视频摘要任务中的位置偏差进行了系统性评估,基于 ActivityNet 和新闻视频构建了评测基准,并采用覆盖率、方向性位置偏差(DPB)和中间-边缘差距(MEG)等指标对九个模型进行了全面评估。结果表明,位置效应因领域和模型而异,且增加视觉输入或生成预算并不能统一消除这种不平衡现象。

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