耶魯大學研究團隊開發出一套名為MMVU的創新評估系統，專門用于檢測人工智能模型在專業視頻理解領域的表現。該系統通過讓AI觀看科學實驗、醫學手術、工程演示等真實場景視頻并回答相關問題，模擬人類專業考試環境，為AI技術發展提供全新評估維度。1TO28資訊網——每日最新資訊28at.com

研究團隊構建了包含3000道題目的測試庫，覆蓋科學、醫療、工程、人文四大領域27個細分學科。每道題目均由領域專家根據權威教材設計，要求AI不僅識別視頻內容，還需運用專業知識進行深度推理。例如在化學測試中，AI需通過觀察反應現象計算產物質量；工程測試則要求識別機械運轉背后的算法原理。1TO28資訊網——每日最新資訊28at.com

測試嚴格排除含文字說明的視頻素材，僅使用具有創意共用許可證的YouTube內容，確保評估聚焦視覺理解能力。專家團隊采用"課本指導"出題法，先確定核心知識點，再尋找匹配視頻，最后設計需要綜合運用的復雜問題。每題均配備詳細解答和專業背景說明，便于分析模型錯誤根源。1TO28資訊網——每日最新資訊28at.com

參與測試的32個前沿AI模型來自17個機構，包括OpenAI、Google等科技企業的商業模型和開源社區作品。測試設置"思維鏈推理"和"直接回答"兩種模式，前者要求模型展示推理過程，后者僅需給出答案。結果顯示，OpenAI的o1模型以80%準確率領先，Google的Gemini 2.0 Flash Thinking緊隨其后，但多數模型表現明顯弱于人類專家。1TO28資訊網——每日最新資訊28at.com

人類專家測試分為閉卷、開卷和答案修正三個階段。閉卷考試中，5位跨學科專家在3.5小時內完成隨機抽取的120題，平均準確率49.7%；開卷階段允許使用外部資源后，準確率躍升至86.8%；參考標準答案修正后，準確率達95.3%。對比顯示，當前頂尖AI模型已接近人類開卷水平，但多數模型仍有顯著差距。1TO28資訊網——每日最新資訊28at.com

錯誤分析揭示AI五大薄弱環節：視覺感知錯誤占比18%，如混淆算法類型；視覺專業知識誤用占20%，如誤判實驗設備；推理專業知識誤用達27%，如錯誤歸因生物學現象；過度依賴文字信息占20%，忽視視頻關鍵證據；邏輯矛盾占6%。這些錯誤類型為技術改進指明方向，顯示AI在知識整合和復雜推理方面存在根本性局限。1TO28資訊網——每日最新資訊28at.com

開源模型表現超出預期，Qwen2-VL-72B等作品在閉卷測試中超越人類平均水平。研究特別指出，具備長時間推理能力的模型表現更優，o1和Gemini 2.0 Flash Thinking通過延長思考周期顯著提升準確率。這提示延長AI"思考時間"可能是提升專業理解能力的有效途徑。1TO28資訊網——每日最新資訊28at.com

該研究通過系統化評估證明，現有AI在專業視頻理解領域仍處初級階段。盡管頂尖模型已展現潛力，但在醫療診斷、工程設計等關鍵領域，AI系統仍需突破知識整合、上下文理解和邏輯推理等多重挑戰。MMVU評估框架的建立，為追蹤AI專業能力發展提供了可持續的基準工具。1TO28資訊網——每日最新資訊28at.com

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