MORSE-500

MORSE-500是一个程序可控的视频基准测试数据集，用于压力测试多模态推理能力。包含500个新制作的视频剪辑和CSV元数据，支持可扩展的难度设置，涵盖抽象、数学、物理、规划、空间、时间（+因果）等多种推理类型，强调纯粹的视觉推理。

MORSE-500 is a programmatically controllable video benchmark dataset designed for stress testing multi-modal inference capabilities. It comprises 500 newly created video clips and CSV metadata, supporting scalable difficulty settings and covering a variety of inference types including abstract, mathematical, physical, planning, spatial, and temporal (including causal) reasoning, with a focus on pure visual reasoning.

原始信息汇总

MORSE-500数据集概述

数据集基本信息

• 名称: MORSE-500
• 类型: 视频基准测试数据集
• 规模: 500个视频片段
• 用途: 压力测试多模态推理能力

核心特性

• 新颖性: 全新制作的500个视频片段
• 便携性: 包含CSV元数据，运行速度快
• 可扩展难度: 通过程序化生成视频，可调整复杂度
• 多样性: 覆盖6种推理类型（抽象、数学、物理、规划、空间、时序+因果）
• 纯视觉推理: 问题直接嵌入视频中，不依赖文本线索
• 开发者友好: 提供可直接在Hugging Face上浏览的-view子集

数据集结构

morse-500/ ├── test.csv # 元数据文件，包含id, video, query, question_text, ground_truth, category字段 ├── test.zip # 原始尺寸视频 ├── test_sz512.zip # 长边调整为512像素的视频（保持原始宽高比） ├── test/ # 解压后的视频文件目录 │ ├── xxx.mp4 │ ├── xxx.mp4 │ └── …

快速开始

1. 克隆仓库并安装依赖 bash git clone https://github.com/morse-benchmark/morse-500-code.git cd morse-500-code pip install -r requirements.txt

2. 运行评估流程 bash cd eval

运行基线模型

python eval_model.py

从模型输出中提取答案

python extract_answers.py pred_sz512_o3.csv

计算基准分数/生成表格

python plot_table.py

相关资源

• 项目网站
• Hugging Face数据集

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

MORSE-500数据集通过程序化生成方法构建，包含500个全新制作的视频片段及其CSV元数据。视频内容采用manim等库进行算法生成，确保在抽象、数学、物理、规划、空间、时间（含因果）六大推理类别上均匀分布。这种程序化生成方式不仅保证了数据集的多样性和可控性，还能根据模型进步灵活调整难度级别，为持续评估提供动态基准。

特点

该数据集以纯视觉推理为核心设计理念，所有问题均直接嵌入视频内容，杜绝文本提示带来的捷径可能。其特色在于可扩展的难度梯度、均衡的认知维度分布，以及开发者友好的结构设计。特别提供的512像素长边调整版本和Hugging Face即时浏览子集，显著降低了研究者的使用门槛与技术适配成本。

使用方法

通过克隆GitHub仓库并安装依赖环境后，用户可快速运行基准模型评估流程。数据集采用标准CSV+MP4存储结构，测试集包含原始尺寸与调整尺寸两种视频包。评估套件提供模型预测、答案提取和分数计算三阶段脚本，支持研究者通过修改pred目录下的模型输出文件进行灵活测试。Hugging Face平台提供的在线浏览功能为调试过程提供了可视化支持。

背景与挑战

背景概述

MORSE-500是由研究团队于近期推出的一个程序化可控的视频基准测试数据集，旨在对多模态推理能力进行压力测试。该数据集由500个新生成的视频片段组成，涵盖了抽象、数学、物理、规划、空间、时间（含因果）等六大类推理任务，且各类别分布均匀。数据集的设计理念强调纯粹的视觉推理，问题直接嵌入视频中，避免文本线索的干扰，从而更真实地评估模型的多模态理解能力。MORSE-500的推出为计算机视觉和人工智能领域的研究者提供了一个可扩展、难度可控的评测工具，对推动多模态推理技术的发展具有重要意义。

当前挑战

MORSE-500数据集面临的挑战主要体现在两个方面：领域问题的挑战和构建过程的挑战。在领域问题方面，该数据集旨在解决多模态推理中的视觉理解难题，尤其是当模型无法依赖文本信息时的纯视觉推理能力。这一挑战要求模型具备跨模态对齐和复杂场景理解的能力。在构建过程中，研究团队需要设计程序化生成视频的算法，确保视频内容的多样性和难度可扩展性，同时保持各类别任务的平衡分布。此外，如何在不引入文本线索的情况下将问题自然地嵌入视频，也是构建过程中需要克服的技术难点。

常用场景

经典使用场景

在人工智能领域，视频理解与多模态推理一直是研究热点。MORSE-500数据集通过500个程序化生成的视频片段，为研究者提供了一个标准化的测试平台，特别适用于评估模型在抽象推理、数学运算、物理规律、空间规划等六大核心领域的表现。其独特之处在于问题直接嵌入视频内容，迫使模型必须通过视觉理解而非文本提示来解决问题，这种设计极大提升了评估的纯粹性和挑战性。

解决学术问题

该数据集有效解决了多模态推理研究中缺乏标准化评估工具的痛点。传统视频数据集往往依赖文本辅助，而MORSE-500通过纯视觉问答形式，切断了模型走捷径的可能性。其程序化生成特性允许研究者精确控制难度梯度，为衡量模型在代数推理、时空因果等复杂认知能力的进步提供了量化标尺，推动了视觉推理研究从感知层面向认知层面的跨越。

衍生相关工作

基于该数据集的特有架构，已有研究团队开发出新型的视觉语言模型评估框架。部分工作聚焦于改进Transformer的跨模态注意力机制以应对纯视觉问答挑战，另一些研究则利用其可扩展难度特性构建了动态课程学习策略。数据集提供的标准化评估套件更成为多篇顶会论文中模型对比的基准工具。