NARU: A Benchmark for NARrative Evolution and Cultural Nuance Understanding in Japanese Extreme Long Video
日本超长视频叙事演进与文化细微理解基准 NARU
🧭 多模态 LLM 长视频叙事与文化评估
The University of Tokyo · Kyushu University · Macau University of Science and Technology
含 1,481 个问题，覆盖 155 个视频 146.8 小时，评估长视频叙事与文化理解，揭示 MLLM 明显不足
📌 工作参考价值（4 点）
- 借鉴层级记忆式标注管线：将原始日志（如用户多轮会话、观看序列）按“事件-叙事-文化”多粒度结构化，再生成评测或训练样本，有助于明确模型需要在哪一层推理。
- 借鉴迭代式 shortcut removal：构建内部评测集时，反复剔除仅靠表面统计或常见捷径就能回答的问题，确保考察真实深层理解，可用于生成式推荐的解释质量、对话式推荐题目的校验。
- 对非英语/高语境内容单独设立评估维度：跨境电商或出海推荐中，模型需理解本地文化细微差别，可按文化维度构建测试集，避免英语中心偏差影响线上效果。
- 长程依赖建模短板提示：在长 session 或长期用户兴趣建模中，考虑引入层级记忆/摘要机制，而不是单纯堆叠长上下文。