LiViBench

LiViBench：一个用于交互式直播视频理解的全模态基准数据集。

LiViBench: A Full-Modal Benchmark Dataset for Interactive Live Video Understanding.

原始信息汇总

LiViBench 数据集概述

基本信息

• 数据集名称：LiViBench
• 发布状态：待批准
• 关联会议：AAAI 2026

核心特性

• 基准类型：交互式直播视频理解基准
• 模态特性：全模态
• 研究领域：直播视频理解

功能定位

• 专注于交互式直播视频理解任务
• 提供全模态评估基准

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在交互式直播视频理解这一新兴领域，LiViBench数据集采用全方位模态融合策略进行构建。该数据集通过系统化采集多平台实时直播流数据，整合视觉、音频、文本及用户交互行为等多维度信息，形成统一标注框架。构建过程中严格遵循时序对齐原则，确保不同模态数据在时间轴上的精确同步，为复杂场景下的动态分析奠定基础。

特点

作为面向全模态交互直播理解的基准数据集，LiViBench具备显著的跨模态关联特性。其数据样本涵盖丰富的直播场景类型，包括教育演示、娱乐互动、电商带货等典型应用场景。数据集特别强化了用户参与行为的标注粒度，完整呈现了实时评论、礼物打赏、互动投票等直播特有的社交维度特征，为研究动态多模态推理提供立体化数据支撑。

使用方法

研究人员可基于该基准数据集开展端到端的交互直播视频理解实验。典型应用流程包括加载预处理的多模态数据流，通过专用评估协议验证模型在内容理解、意图识别、实时反馈预测等任务上的性能。数据集支持分层评估策略，允许研究者分别检验模型在单模态解析、跨模态融合及时序推理等不同维度的能力表现。

背景与挑战

背景概述

随着直播视频技术的迅猛发展，多模态交互内容的理解成为人工智能领域的前沿课题。LiViBench作为AAAI 2026会议提出的综合性基准数据集，由国际研究团队主导开发，旨在构建一个全模态交互式直播视频理解的评估框架。该数据集聚焦于整合视觉、音频及文本等多源信息，以解决动态直播环境中用户行为分析与内容语义解析的核心问题，为智能人机交互和实时媒体处理技术提供了关键支撑。

当前挑战

LiViBench致力于应对交互式直播视频中多模态融合与动态场景理解的复杂挑战，包括实时事件检测、跨模态对齐以及用户意图推理等难点。在构建过程中，研究人员需克服大规模数据采集的异构性、标注一致性的维护以及隐私保护等实际困难，确保数据质量与伦理合规性。

常用场景

经典使用场景

在多媒体人工智能领域，LiViBench作为交互式直播视频理解的综合基准，其经典应用聚焦于实时分析直播流中的多模态数据。通过整合视觉、音频及文本信息，该数据集支持模型对动态交互场景进行同步解析，例如识别主播行为、观众互动及内容演变，为复杂环境下的视频理解任务提供了标准化评估框架。

实际应用

在实际应用层面，LiViBench为直播平台的内容审核、个性化推荐及互动体验优化提供了关键支持。例如，基于其多模态分析能力，系统可自动识别违规行为、生成实时字幕或适配用户偏好，从而增强平台的安全性与用户参与度。这些应用不仅提升了商业效率，还促进了数字媒体生态的智能化演进。

衍生相关工作

围绕LiViBench衍生的经典研究包括多模态Transformer架构的优化、实时交互事件预测模型以及跨域迁移学习框架。这些工作通过利用数据集的丰富注释和复杂场景，显著推进了视频理解技术的边界，并为后续研究如自适应流媒体处理和生成式AI在直播中的应用奠定了理论基础。