CodeCap-Bench, video betimleme için kod tabanlı bir paradigma öneriyor. Çalışma, 323 videolu bir veri seti ve çok seviyeli değerlendirme çerçevesi sunuyor. Kod betimlemeleri, doğal dile göre daha iyi akıl yürütme ve yeniden oluşturma sağlıyor. Ancak mevcut MLLM'lerin karmaşık zaman dinamiklerini yakalama kapasitesi hâlâ sınırlı.
arXiv1 dk okuma
1–1 / 1 yayın
Nasıl hazırlıyoruz?
Kaynağı belli. Sınırları açık.
Resmî duyuruları, araştırma makalelerini ve açık kaynak projelerinin sürüm notlarını yapay zekâ ile Türkçe özetliyoruz. Her haberde kaynak bağlantılarına, kullanım alanlarına ve açıklanmayan noktalara yer veriyoruz.
Doğrudan kaynak
Araştırma makalesine, model duyurusuna veya projenin deposuna haberden ulaşabilirsiniz.
Bulgular ve yorumlar
Kaynakta açıklanan sonuçları, olası kullanım alanları ve bilinmeyenlerden ayrı sunuyoruz.
Görsellerin kaynağı
Görsel ve videoların kaynağını belirtiyoruz. Konuyu anlatmak için kullanılan illüstrasyonları da işaretliyoruz.
Araştırma kaynakları
Makaleleri kendiniz keşfedin.
Yeni çalışmalar bulabileceğiniz dizinler ve araştırma laboratuvarları. Bir görsel özet ilginizi çekerse sonuçları özgün makaleden okuyun.