COVER (COunterfactual VidEo Reasoning)

COVER数据集是由西湖大学工程学院和杭州电子科技大学计算机科学与技术学院联合构建的多维度多模态视频推理基准。该数据集通过引入子问题推理机制，将复杂问题分解为必要条件的多个步骤，对MLLMs的逻辑推理能力进行深入评估。数据集涵盖了多种现实世界场景，包括日常活动识别到复杂场景理解，旨在提高模型在动态和反事实推理任务中的鲁棒性。The COVER Dataset is a multi-dimensional and multimodal video reasoning benchmark jointly constructed by the School of Engineering of Westlake University and the School of Computer Science and Technology of Hangzhou Dianzi University. By introducing a sub-problem reasoning mechanism, this dataset decomposes complex problems into multiple steps based on necessary conditions to conduct in-depth evaluations of the logical reasoning capabilities of MLLMs. The dataset covers a wide range of real-world scenarios, ranging from daily activity recognition to complex scene understanding, and aims to improve the robustness of models in dynamic and counterfactual reasoning tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

COVER数据集的构建过程经过精心设计，旨在系统评估多模态大语言模型（MLLMs）在视频理解中的反事实推理能力。数据集通过从开源和研究可用的视频资源中筛选多样化的视频内容，涵盖从日常活动识别到复杂场景理解的各种场景。每个视频被设计为包含150个特定方面的问答对，并通过双团队审查进行验证。为确保数据集的平衡性，使用GPT生成的实例对种子数据进行扩展，最终构建了2,923个高质量的反事实问答对。每个问答对包括原始问题、反事实问题以及用于细粒度推理分析的子问题。

特点

COVER数据集的特点在于其多维度的评估框架，涵盖了抽象-具体和感知-认知两个维度，并将任务划分为四个象限。每个象限定义了特定任务，以评估MLLMs在复杂视频场景中的多样化推理能力。与现有的多模态反事实基准不同，COVER引入了基于必要条件的子问题推理机制，能够深入评估模型在反事实假设下的表现。此外，COVER通过分解复杂查询为结构化子问题，揭示了模型在动态环境中逻辑推理能力的强弱。

使用方法

COVER数据集的使用方法主要围绕其多维度的评估框架展开。用户可以通过该数据集评估MLLMs在抽象-具体和感知-认知维度上的推理能力。具体而言，用户可以通过原始问题、反事实问题和子问题的组合，分析模型在视频理解中的推理表现。COVER还支持通过子问题推理机制，评估模型在反事实假设下的推理能力。此外，用户可以通过对比不同模型在COVER上的表现，揭示模型在动态视频场景中的推理优势和不足。

背景与挑战

背景概述

COVER（COunterfactual VidEo Reasoning）数据集由西湖大学和杭州电子科技大学的研究团队于2025年提出，旨在填补多模态大语言模型（MLLMs）在视频理解中反事实推理评估的空白。该数据集通过系统化的多维评估机制，将复杂查询分解为结构化子问题，从而实现对模型在抽象-具体和感知-认知维度上的推理能力进行细粒度分析。COVER的提出不仅为动态环境中的逻辑推理能力评估设立了新标准，还揭示了推理能力在提升视频理解鲁棒性中的关键作用。该数据集通过实验验证了子问题准确性与反事实推理性能之间的强相关性，进一步推动了多模态模型在复杂视频场景中的应用。

当前挑战

COVER数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，反事实推理本身具有高度复杂性，尤其是在动态视频场景中，模型需要处理时间序列和空间关系的变化，这对模型的推理能力提出了极高要求。其次，数据集的构建过程中，如何设计合理的反事实问题和子问题分解机制是一个关键挑战，确保问题既能涵盖广泛的推理维度，又能避免引入无关的伪特征。此外，模型在处理反事实问题时，往往表现出显著的性能下降，尤其是在感知密集型任务中，模型难以从复杂的视觉信息中提取关键推理步骤。最后，如何平衡自动生成的子问题与人工设计的子问题之间的差异，确保模型的推理路径与人类认知一致，也是数据集应用中的一大难题。

常用场景

经典使用场景

COVER数据集在视频理解领域中被广泛用于评估多模态大语言模型（MLLMs）的推理能力，尤其是在反事实推理任务中。通过将复杂的查询分解为结构化的子问题，COVER能够对模型在抽象与具体、感知与认知等多个维度上的推理能力进行细粒度分析。这种评估方式不仅帮助研究者了解模型在处理动态视频内容时的表现，还为模型在反事实假设下的推理能力提供了系统化的测试框架。

衍生相关工作

COVER数据集的推出催生了一系列相关研究，尤其是在多模态推理和反事实推理领域。基于COVER的研究工作进一步探索了模型在动态视频中的推理机制，提出了多种改进推理能力的方法。例如，一些研究通过引入链式思维（Chain-of-Thought）机制，显著提升了模型在复杂推理任务中的表现。此外，COVER还为其他视频理解基准的构建提供了参考，推动了多模态推理领域的整体发展。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，随着多模态大语言模型（MLLMs）的快速发展，视频理解与推理能力成为研究热点。COVER（COunterfactual VidEo Reasoning）数据集的提出，填补了现有基准在反事实推理评估上的空白。该数据集通过将复杂查询分解为结构化子问题，系统评估模型在抽象-具体和感知-认知维度上的推理能力。实验表明，子问题准确性与反事实推理性能之间存在强相关性，揭示了结构化推理在视频理解中的关键作用。COVER不仅为动态环境下的逻辑推理能力评估设立了新标准，还为提升模型在复杂视频任务中的鲁棒性提供了重要见解。其多维度的评估机制和子问题推理框架，为未来多模态模型在视频理解领域的研究提供了新的方向。

相关研究论文

• Reasoning is All You Need for Video Generalization: A Counterfactual Benchmark with Sub-question Evaluation

  西湖大学工程学院, 杭州电子科技大学计算机科学与技术学院 · 2025年