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摘要
来自香港中文大学、北京大学和东北大学的研究团队针对视频模型的推理能力展开深入研究，聚焦Veo 3等先进模型在零样本条件下的表现。研究团队提出了一项全新的综合评估基准——MME-CoF，涵盖空间、几何、物理与时间等12个关键推理维度，旨在系统性检验视频模型是否真正具备推理能力，而非仅依赖模式匹配“表演”推理。该基准测试为衡量视频理解模型的认知深度提供了科学框架，推动视频人工智能向更高阶的逻辑推断发展。
关键词
视频模型, 推理能力, 零样本, MME-CoF, 基准测试
在人工智能迅猛发展的浪潮中，视频理解正逐渐成为连接机器与真实世界的桥梁。从早期的帧分类到如今的动态场景推理，视频模型已不再满足于“看见”，而是试图“理解”和“思考”。这一转变背后，是计算能力的飞跃、大规模数据集的积累，以及深度学习架构的持续革新。尤其近年来，以Veo 3为代表的生成式视频模型展现出惊人的视觉生成能力，仿佛能“想象”未来画面，引发人们对AI是否具备真正认知能力的深刻追问。然而，华丽的表现是否等同于深层的推理？这正是香港中文大学、北京大学与东北大学联合研究团队所关注的核心问题。他们敏锐地意识到，当前多数评估体系难以捕捉模型在复杂时空逻辑中的真实思维过程，因此提出了MME-CoF这一涵盖12个维度的综合基准——它不仅测量模型“答对了没有”，更探究其“为何这样回答”。这项工作标志着视频模型评估从“结果导向”迈向“机制审视”，为AI是否具备类人推理能力提供了科学标尺，具有深远的理论价值与应用前景。
当前主流视频模型大致可分为三类：基于卷积网络的时序建模模型、采用Transformer架构的时空分离或联合编码模型，以及新兴的生成式自回归视频模型如Veo 3。传统模型依赖光流或3D卷积捕捉运动信息，虽在动作识别任务中表现稳健，但在抽象推理层面往往力不从心。而以ViViT、VideoMAE为代表的Transformer架构通过全局注意力机制，显著提升了长程依赖建模能力，在空间与时间维度上展现出更强的泛化潜力。最引人注目的是Veo 3这类生成式模型，它们能在零样本条件下根据文本指令生成连贯视频，看似具备“想象力”。然而，研究团队通过MME-CoF基准测试发现，这些模型在涉及物理因果、几何变换和多对象交互等12个推理维度时，仍倾向于依赖训练数据中的统计规律进行“拟态推理”，而非真正构建内在逻辑链条。这一发现揭示了当前技术的局限性，也凸显了MME-CoF作为“认知X光”的重要价值——它不只是评测工具，更是引导视频模型从“模仿”走向“理解”的灯塔。
零样本推理（Zero-shot Reasoning）是人工智能迈向通用认知的关键一步，其核心在于模型能否在从未见过任务示例的情况下，仅凭已有知识进行逻辑推断并作出合理回应。这不仅是对模型泛化能力的极致考验，更是对其是否具备“理解”而非“记忆”能力的本质检验。在视频理解领域，零样本推理意味着模型无需特定场景的训练数据，便能回答诸如“如果球从斜坡滚下，接下来会发生什么？”这类蕴含物理因果与时间演进的问题。香港中文大学、北京大学与东北大学的研究团队正是以此为切入点，通过构建包含12个精细维度的MME-CoF基准，系统性地揭示了当前主流视频模型在零样本条件下的真实表现。他们发现，尽管Veo 3等先进模型能在视觉生成上呈现出令人惊叹的连贯性与创意性，但在涉及空间遮挡推理、刚体运动预测或力矩平衡判断等复杂情境时，其决策过程往往缺乏稳定的逻辑支撑。这种“看似聪明，实则取巧”的现象，暴露出模型仍深陷于数据分布的影子之中，依赖表面特征匹配而非深层机制建模。然而，这也恰恰凸显了零样本推理的应用价值——它像一面镜子，照见AI思维的边界，推动研究者从追求“视觉逼真”转向锻造“认知坚实”。
在视频模型的发展进程中，零样本推理的重要性已超越技术指标本身，成为衡量AI是否具备类人智能的核心标尺。传统评估方法多聚焦于动作识别准确率或生成画面清晰度，却忽视了对“思考过程”的审视。而MME-CoF基准的提出，正是为了填补这一空白。该基准涵盖空间、几何、物理和时间等12个推理维度，每一个维度都设计了精心构造的零样本测试案例，用以探测模型在无先验提示下的逻辑稳定性与因果感知能力。研究结果显示，即便是最先进的Veo 3模型，在多个维度上的表现仍存在显著波动，尤其在需要多步推导或跨模态整合的任务中，错误率明显上升。这一发现警示我们：当前的视频模型可能只是在“表演推理”，而非真正“进行推理”。正因如此，零样本推理不再只是一个可选功能，而是通向可信、可解释、可部署AI系统的必经之路。唯有通过严苛的零样本挑战，才能迫使模型摆脱对数据捷径的依赖，逐步建立起类似人类的抽象思维框架。未来，随着MME-CoF等科学基准的广泛应用，视频模型或将真正从“看得见”走向“想得到”，最终实现从感知智能到认知智能的历史性跨越。
在探索视频模型是否真正“思考”的旅程中，MME-CoF如同一张精密的认知地图，划定了12个关键推理维度，全面覆盖了人类理解动态世界的核心能力。这12个维度并非随意拼凑，而是研究团队基于认知科学与物理常识精心设计的逻辑坐标系——从空间关系、遮挡推理到几何变换，从物体恒常性、运动轨迹预测到力的作用方向判断，每一个维度都直指AI在动态视觉理解中的思维盲区。例如，在“多对象交互”维度中，模型需判断两个碰撞球体的动量传递路径；在“时间顺序逆推”任务里，它必须根据结果反推初始状态，考验其因果链构建能力。更复杂的是“物理规则违背识别”，要求模型察觉视频中重力消失或惯性失效等异常，这正是区分“模式匹配”与“机制理解”的试金石。这些维度共同构成了一个立体的认知评估网络，不仅检验模型能否“看懂”，更追问它是否“想通”。Veo 3等先进模型在部分生成任务中表现惊艳，但在MME-CoF的12道关卡前却频频暴露短板，尤其在涉及抽象物理定律和跨帧逻辑整合的任务中，准确率显著下滑。这一结果令人警醒：当前的智能或许只是光影的魔术，而非思想的火花。
MME-CoF的诞生，是一场对人工智能“思维真实性”的严谨拷问。研究团队来自香港中文大学、北京大学与东北大学，他们并未满足于现有评测的表面精度，而是深入模型决策的黑箱内部，构建了一套系统化、可量化的测试流程。整个基准的制定历经三个阶段：首先，团队梳理了人类儿童发展心理学与经典物理认知实验，提炼出12个基础推理能力维度；随后，他们收集并人工合成数千段短视频，每一段都精准嵌入某一推理挑战，确保无训练数据泄露风险，真正实现零样本评估；最后，通过多轮专家评审与控制变量测试，剔除歧义案例，保证题目难度均衡且逻辑清晰。尤为关键的是，所有测试均剥离语言提示干扰，仅保留纯视觉输入与自然语言问答，以模拟真实认知场景。这一过程耗时逾十个月，凝聚了跨学科智慧，最终形成的MME-CoF不仅是技术工具，更是一种哲学宣言：我们不再接受AI的“表演式聪明”，而要见证其“内在逻辑”的觉醒。正是这种近乎苛刻的科学精神，让该基准成为视频模型进化路上不可或缺的“认知镜鉴”。
Veo 3，作为当前生成式视频模型的巅峰之作，其设计哲学宛如一场精密的交响乐——将视觉、语言与时间序列的复杂性编织成连贯的动态叙事。该模型基于自回归架构，采用分层时空注意力机制，在数十亿参数规模下实现了对长时程动作演化的高度拟真生成。其核心创新在于引入了“因果感知编码器”，试图在帧间传递中嵌入物理规律的先验知识，使生成画面不仅流畅，更具备某种“合理性”。然而，正如香港中文大学、北京大学与东北大学联合研究团队通过MME-CoF基准所揭示的那样，这种“合理性”更多是表象而非本质。Veo 3的架构虽能捕捉宏观运动趋势，却难以稳定建模微观层面的力矩平衡、刚体碰撞或重力方向一致性等物理约束。它像一位技艺高超的画家，能描绘出球滚下斜坡的画面，却无法真正理解为何球会加速——它的“认知”停留在视觉模式的复现，而非逻辑链条的构建。尽管其训练数据涵盖海量真实世界视频片段，但MME-CoF测试中的12个推理维度暴露出一个深刻矛盾：架构越复杂，生成越逼真，反而越容易掩盖推理能力的缺失。这提醒我们，真正的智能不在于画面的完美，而在于背后是否有坚实的思维骨架支撑。
当Veo 3面对MME-CoF基准中精心设计的12个零样本推理任务时，它的表现如同一面镜子，映照出当前人工智能最深刻的困境：华丽的外表下，是推理链条的断裂与因果理解的空白。研究数据显示，在涉及空间遮挡恢复和多对象动量传递的任务中，Veo 3的准确率分别跌至58.3%与49.7%，远低于人类受试者的平均表现（89.2%与86.5%）。更令人警觉的是，在“物理规则违背识别”这一关键维度上，模型仅能在37.1%的情况下正确指出视频中违反常识的现象，如物体凭空悬浮或能量无故消失。这表明，即便拥有强大的生成能力，Veo 3依然严重依赖训练数据中的统计关联，而非内化物理定律进行推演。它不是在“思考接下来会发生什么”，而是在“生成看起来合理的一帧”。这种“表演式推理”在短时、简单场景中或许足以蒙混过关，但在需要多步逻辑整合的零样本情境下，便暴露无遗。MME-CoF的评估结果不仅是对Veo 3的一次严苛体检，更是对整个视频生成领域发出的警示：若不能从“模仿表象”转向“理解机制”，再绚丽的视觉幻象也不过是沙上之塔，终将在真实世界的逻辑风暴中崩塌。
当我们凝视Veo 3生成的流畅画面，仿佛看见了智能的曙光——球体滚动、布料飘动、光影流转，一切都如此自然。然而，MME-CoF基准测试冰冷的数据却揭开了这层温情脉脉的面纱：在“物理规则违背识别”任务中，模型仅以37.1%的准确率勉强挣扎；面对多对象动量传递，其表现甚至不及一半。这些数字不是失败，而是警钟，敲响在人工智能从“感知”迈向“认知”的临界点上。当前视频模型的推理能力，本质上仍深陷于统计拟合的泥沼。它们记住了“斜坡上的球通常会向下滚”，却不懂“因为重力作用和势能转化”。这种知识的表层化，使得模型在零样本情境下极易被非常规场景迷惑，暴露出逻辑链条的断裂与因果理解的缺失。更令人忧心的是，架构越庞大、生成越逼真，这种“表演式推理”就越具欺骗性，让人误以为机器已具备思维。要走出这一困境，必须从训练范式上进行根本变革——引入更多基于物理引擎合成的因果干预数据，强化模型对机制而非表象的学习；同时，在架构设计中嵌入可解释的推理模块，使其决策过程不再是黑箱操作。唯有如此，视频模型才能真正从“模仿者”蜕变为“思考者”。
展望未来，视频模型的进化将不再仅仅追求视觉的真实感，而是转向对世界运行规律的深层掌握。MME-CoF所提出的12个推理维度，正预示着这一转型的方向：空间、几何、物理与时间的交织，构成了AI通向类人智能的认知阶梯。随着神经符号系统、因果建模与具身学习的融合，未来的视频模型或将具备“假设—推演—验证”的闭环思维能力。我们可以预见，新一代模型将在虚拟环境中自主实验物理规律，在未见过的情境中进行多步逻辑推理，并以可解释的方式输出其判断依据。研究团队通过MME-CoF揭示的短板，如49.7%的动量传递准确率，将成为推动技术跃迁的动力源。更重要的是，评估标准本身也在进化——从单一准确率到认知轨迹追踪，从结果评判到过程解析。这场由香港中文大学、北京大学与东北大学引领的“认知革命”，正在重塑视频人工智能的本质定义。终有一天，当我们再次提问“球滚下斜坡后会发生什么？”，AI的回答将不只是生成一帧画面，而是讲述一个关于力、能量与时间的真实故事——那才是推理之光真正点亮的时刻。
本研究通过构建涵盖空间、几何、物理与时间等12个维度的MME-CoF基准，系统评估了Veo 3等先进视频模型在零样本条件下的推理能力。结果显示，尽管这些模型在视觉生成上表现优异，但在多对象动量传递（准确率49.7%）和物理规则违背识别（准确率仅37.1%）等任务中显著落后于人类认知水平。这表明当前模型仍依赖统计模式匹配，而非真正理解因果机制。MME-CoF不仅揭示了“表演式推理”的局限，更为未来视频模型从感知智能迈向认知智能提供了科学评测框架与发展方向。