[논문리뷰] ExpVid: A Benchmark for Experiment Video Understanding & Reasoning

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저자: Yicheng Xu, Yue Wu, Jiashuo Yu, Ziang Yan, Qingsong Zhao, Kai Chen, Yu Qiao, Limin Wang, Tianxiang Jiang, Yinan He, Manabu Okumura, Yi Wang

핵심 연구 목표

본 연구의 목표는 실제 과학 실험 영상, 특히 습식 실험 환경에서의 복잡한 절차를 MLLM이 얼마나 잘 이해하는지 체계적으로 평가할 수 있는 벤치마크를 제시하는 것입니다. 기존 벤치마크들이 미세한(fine-grained) 디테일과 장기적인(long-horizon) 실험 과정을 간과하는 한계를 극복하고자 합니다.

핵심 방법론

ExpVid는 **JoVE (Journal of Visualized Experiments)**의 영상들을 바탕으로 13개 학문 분야의 습식 실험 영상들을 큐레이션하여 구성되었습니다. 세 가지 계층적 태스크 레벨(Level-1: 미세 지각, Level-2: 절차 이해, Level-3: 과학적 추론)을 정의하고, LLM 지원 자동 생성과 다학제 박사급 전문가 검증을 결합한 시각 중심(vision-centric) 주석 파이프라인을 통해 태스크별 질문-답변 쌍을 구축했습니다. 평가는 Top-1 Accuracy, Jaccard 유사도, Blank-level Accuracy를 사용하여 19개 주요 MLLM을 대상으로 진행했습니다.

주요 결과

MLLM들은 거친 인식에서는 우수한 성능을 보였으나, 미세한 디테일 구별, 시간 경과에 따른 상태 변화 추적, 실험 절차와 과학적 결과 연결에서는 어려움을 겪었습니다. 특히 Level-3 과학적 추론에서는 독점 모델인 GPT-5가 평균 **56.4%**의 높은 점수를 기록하며 최고 성능을 달성했지만, 최고 성능의 오픈 소스 모델인 Intern-S1은 **39.6%**로 약 17% 포인트 낮은 성능을 보였습니다. 프레임 입력은 일관되게 성능을 향상시켜 ExpVid의 시각 중심 설계의 유효성을 입증했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

현재 MLLM은 실제 실험 환경에서 미세한 인지, 절차 이해, 과학적 추론 능력에 상당한 한계를 가지고 있음을 시사합니다. 신뢰할 수 있는 AI 과학 보조 시스템을 개발하기 위해서는 **견고한 시각적 기반(visual grounding)**과 구조화된 장기 추론 능력 개발이 필수적입니다. 이 벤치마크는 MLLM이 과학적 발견의 신뢰할 수 있는 파트너가 되기 위한 진단 도구이자 개발 로드맵을 제공합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.