SciVideoBench

SciVideoBench是一个专门设计用于评估大型多模态模型在科学领域的高级视频推理能力的严格基准。它由1000个精心设计的多项选择题组成，这些问题来自涵盖超过25个专业学术领域的尖端科学实验视频。每个问题都需要复杂的领域特定知识、精确的时空感知和复杂的逻辑推理，有效地挑战模型的高级认知能力。SciVideoBench的数据集来源于超过25个不同的学术领域，包括流体力学、分析化学、神经科学和肿瘤学等。数据集的内容包括来自物理学、化学、生物学和医学等领域的241个研究级实验视频。这些视频来自Journal of Visualized Experiments (JoVE)平台，是一个同行评审的平台，专注于发表跨广泛科学学科的方法论视频。SciVideoBench的数据集创建过程采用多阶段、人机协作的流程，包括挖掘相关实验手稿、利用大型多模态模型进行初步问题生成，以及让领域专家验证问题-答案对，并筛选掉无法回答或与视频无关的问题。SciVideoBench旨在解决科学领域中的复杂视频推理问题，推动大型多模态模型在视频推理能力方面的进步。SciVideoBench is a rigorous benchmark specifically designed to evaluate the advanced video reasoning capabilities of large multimodal models in the scientific domain. It consists of 1,000 carefully crafted multiple-choice questions sourced from cutting-edge scientific experiment videos spanning over 25 specialized academic fields. Each question requires complex domain-specific knowledge, precise spatio-temporal perception, and sophisticated logical reasoning, effectively challenging the high-level cognitive abilities of the models. The dataset of SciVideoBench is sourced from more than 25 distinct academic disciplines, including fluid mechanics, analytical chemistry, neuroscience, oncology, and others. The dataset content includes 241 research-grade experimental videos from fields such as physics, chemistry, biology, and medicine. These videos are sourced from the Journal of Visualized Experiments (JoVE) platform, a peer-reviewed platform dedicated to publishing methodological videos across a wide range of scientific disciplines. The dataset creation process of SciVideoBench adopts a multi-stage, human-machine collaborative workflow, which includes mining relevant experimental manuscripts, generating initial questions using large multimodal models, and having domain experts validate the question-answer pairs while filtering out unanswerable or video-irrelevant questions. SciVideoBench aims to address complex video reasoning problems in the scientific field and promote the advancement of video reasoning capabilities for large multimodal models.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在科学视频理解领域，SciVideoBench通过多阶段人机协作流程构建而成。研究团队从《可视化实验期刊》中精选241个科研级实验视频，涵盖物理、化学、生物与医学四大基础学科，并同步获取经同行评议的论文原稿与语音解说。采用半自动化标注系统，首先由领域专家手动标注示范案例，继而部署多智能体语言模型分工协作：问题生成器基于视频、文本与语音转录创建初始问题，评估器验证问题可答性，视觉比对器确保问题与视频内容时空对齐，优化器则强化问题对视觉信息的依赖性。最终由人类专家进行多轮审核，确保每个问题均需结合专业领域知识与精确时空感知方能解答。

特点

该数据集的核心特征体现在其科研级知识密度与多维推理挑战性。包含的1000道多选题源自超过25个专业学科的前沿实验视频，平均视频时长达到484秒，充分还原真实科研场景的复杂性。问题设计采用三维分类体系：定量推理需从视频中提取数值信息进行多步运算，假设推理要求对实验操作进行反事实推演，概念推理则侧重机制原理的深层解析。所有问题均严格依赖视频视觉证据，有效规避纯文本推理的捷径可能，其语言复杂度与选项平衡性均显著超越现有基准，为评估高阶多模态认知能力树立新标准。

使用方法

使用本数据集时需建立严谨的多模态评估框架。研究者应将视频帧序列与对应语音转录、论文文本同步输入模型，采用动态帧采样策略适配不同架构的视觉编码器。评估过程需区分三种推理类型独立分析，建议引入思维链提示机制以考察模型的显式推理能力。针对定量类问题应特别关注数值感知与计算精度，概念类问题侧重领域知识融合度，假设类问题则检验反事实推理的合理性。基准测试表明，当前最先进模型在此数据集上仍存在显著性能差距，建议结合错误分析模块深入解析模型在视觉感知、逻辑推演与专业知识融合方面的薄弱环节。

背景与挑战

背景概述

SciVideoBench由中佛罗里达大学、北卡罗来纳大学教堂山分校及斯坦福大学联合团队于2025年提出，旨在填补科学视频推理领域的评估空白。该数据集聚焦于多模态模型在科研实验场景中的高阶认知能力，涵盖物理、化学、生物与医学四大基础学科，涉及超过25个细分领域。其核心研究问题在于如何系统评估模型对专业领域知识、时空感知与复杂逻辑推理的协同整合能力，为人工智能在科学发现领域的应用奠定评估基础。

当前挑战

该数据集主要面临双重挑战：在领域问题层面，需解决科学视频中专业知识的深度推理难题，例如实验原理推导、量化参数计算及假设场景推演，要求模型突破传统感知任务的局限；在构建过程中，需克服多模态数据对齐的复杂性，包括实验视频与学术论文的语义关联、时空标注的精确锚定，以及通过人机协同流程确保千级问题的科学严谨性与视觉依赖性。

常用场景

经典使用场景

在科学视频理解研究领域，SciVideoBench作为首个专注于科研级实验视频推理的基准数据集，其经典应用场景主要体现在评估大型多模态模型在复杂科学实验场景中的高级认知能力。该数据集通过精心设计的1000道选择题，系统考察模型在物理、化学、生物和医学等25个专业学科中的时空感知、领域知识整合与逻辑推理能力，为衡量模型在真实科研环境下的表现提供了标准化测试平台。

衍生相关工作

基于SciVideoBench的基准特性，已衍生出多个重要的研究方向。在模型架构方面，推动了专门针对科学视频理解的长时序建模和跨模态对齐技术发展；在评估方法上，催生了链式思维提示等高级推理评估策略的系统研究；在应用拓展层面，激发了面向特定科学领域的专业化模型开发，如化学实验分析系统和生物医学视频解读工具，这些工作共同构成了科学多模态推理研究的新兴生态体系。

数据集最近研究

最新研究方向

随着多模态人工智能在科学领域的深入应用，SciVideoBench作为首个专注于科研级实验视频推理的基准数据集，正推动大模型在复杂科学场景中的认知边界拓展。当前研究聚焦于三大前沿方向：一是探索多模态模型在跨学科实验视频中的深度推理机制，涵盖物理、化学、生物与医学等25个专业领域，要求模型同步处理时空感知、领域知识融合与多步逻辑推导；二是针对定量推理这一核心难点，通过链式思维提示等技术增强模型的数值计算与因果分析能力，显著提升在实验参数测量、反应过程推演等任务中的表现；三是构建人机协同的评估框架，通过半自动化标注流程与专家验证机制，为开发具备科研助手能力的下一代人工智能系统提供关键支撑。这一系列进展不仅揭示了现有模型在专业科学推理中的局限性，更为多模态推理与科学发现的深度融合开辟了新路径。

相关研究论文

• 通过

  中央佛罗里达大学, 北卡罗来纳大学教堂山分校, 斯坦福大学 · 2025年