人机协同标注语料与时长常识推理任务

2026年10月30日，arXiv人工智能板块发布研究，Chenyang Yu等人提出时长常识推理任务，并构建了由人类与大语言模型协同标注、带地理标签的推文语料库，用于测试视觉语言模型能否从文本、图像和上下文线索推断停留时长。结果显示，即使采用多轮思维链提示，当前最先进模型仍难以完成时长推断。错误分析表明，模型常无法整合关键上下文信息，或过度依赖显著视觉细节，而忽略话题标签与语义细节。该研究目前处于预印本阶段，后续进展尚待跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。