MME-CoF

MME-CoF是一个紧凑的基准数据集，提供标准化的分类法和与帧链推理对齐的评估协议，能够实现超越表面视觉保真度的一致性和类别级评估

MME-CoF is a compact benchmark dataset that provides standardized taxonomies and evaluation protocols aligned with frame-chain reasoning, enabling consistency and category-level evaluation that transcends superficial visual fidelity.

原始信息汇总

MME-CoF: 视频帧链评估数据集

数据集概述

MME-CoF是一个用于评估视频模型零样本推理能力的基准数据集，专注于视频帧链推理研究。

核心特性

• 评估目标：评估视频模型作为零样本推理器的能力
• 评估维度：提供标准化分类法和与帧链推理对齐的评估协议
• 评估范围：支持超越表面视觉保真度的一致性、类别化评估

数据集状态

基准数据集和评估代码即将发布

相关资源

• 项目主页：https://video-cof.github.io/
• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2510.26802
• Hugging Face数据集：https://video-cof.github.io/

引用信息

bibtex @article{guo2025mme-cof, title={Are Video Models Ready as Zero-Shot Reasoners? An Empirical Study with the MME-COF Benchmark}, author={Guo, Ziyu and Chen, Xinyan and Zhang, Renrui and An, Ruichuan and Qi, Yu and Jiang, Dongzhi and Li, Xiangtai and Zhang, Manyuan and Li, Hongsheng and Heng, Pheng-Ann}, journal={arXiv preprint arXiv:2510.26802}, year={2025} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视频理解研究领域，MME-CoF基准数据集通过精心设计的标准化分类体系构建而成，其构建过程严格遵循链式帧推理（Chain-of-frames）的评估范式。该数据集采用多维度标注策略，覆盖时空推理、因果推断等核心认知维度，通过结构化数据采集与人工校验相结合的方式，确保样本在视觉保真度与逻辑连贯性上的平衡。构建过程中特别注重任务类型的系统化划分，为视频模型的零样本推理能力评估建立统一度量标准。

特点

作为专为零样本推理评估设计的视频基准，MME-CoF展现出鲜明的技术特征。数据集通过雷达评估图谱实现多维度性能可视化，其分类体系涵盖动态场景理解、时序逻辑推理等关键能力范畴。紧凑的样本规模与精细的类别分布设计，既保证了评估效率又维持了认知难度梯度。独特的词云表征揭示了数据集中蕴含的丰富语义场景，为分析模型推理失败模式提供细粒度观察窗口。

使用方法

该数据集为视频推理研究提供标准化评估框架，研究者可通过加载预设评估协议对模型进行系统性测试。使用流程包含数据预处理、推理任务执行和多维指标计算三个阶段，其中雷达图谱生成模块可直观呈现模型在时空推理、因果推断等维度的能力剖面。评估结果支持按类别细分分析，有助于精准定位视频模型在链式帧推理任务中的能力边界与改进方向。

背景与挑战

背景概述

随着视频理解技术的飞速发展，多模态模型在视觉推理任务中展现出巨大潜力。MME-CoF数据集由郭子瑜等研究人员于2025年创建，旨在系统评估视频模型作为零样本推理器的能力。该数据集通过构建标准化分类体系和评估协议，深入探究视频模型在链式帧推理任务中的表现，为视频理解领域提供了重要的基准工具。其研究成果不仅推动了多模态推理理论的发展，更为视频模型的实际应用奠定了实证基础。

当前挑战

视频链式帧推理面临的核心挑战在于模型需跨越表面视觉特征，实现深层次的时序逻辑推理。构建过程中需克服视频数据标注复杂度高、时序关系建模困难等难题。MME-CoF通过精心设计的评估体系，要求模型在零样本条件下完成多类别推理任务，这对现有视频模型的泛化能力和推理机制提出了严峻考验。同时，数据采集与标注过程中如何保证时序一致性和语义连贯性，也是构建高质量基准数据集的关键挑战。

常用场景

经典使用场景

在视频理解研究领域，MME-CoF数据集作为评估视频模型零样本推理能力的基准工具，其经典应用场景集中于系统化测试模型对时序逻辑的认知水平。该数据集通过构建标准化的视频链式推理评估框架，使研究者能够量化分析模型在跨模态任务中捕捉动态信息关联的能力，为视频智能体的认知评估提供实证基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了视频推理研究中缺乏标准化评估体系的学术难题，通过建立层次化分类标准与雷达评估机制，突破了传统方法对表层视觉特征的依赖。其创新性在于将链式推理范式引入视频理解领域，为衡量模型在因果推断、时序逻辑等深层认知任务中的表现提供了可复现的验证平台，推动了视频推理研究的科学化进程。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典研究包括多模态推理架构的优化探索，以及视频语言预训练模型的能力边界分析。相关工作通过解构链式推理的认知层级，推动了时空注意力机制、动态语义建模等技术的创新，为构建具备人类级视频理解能力的智能系统奠定了理论基础。