MLLMの物理的危険予測能力を評価：スポーツ動画ベンチマーク「SPRINT」が示す課題

マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）による物理的危険の事前予測は、現実世界の安全確保に不可欠な技術です。しかし、これまでのMLLM評価は有害コンテンツや一般的なリスクに留まり、具体的な物理的危険の予測能力は未開拓でした。今回、スポーツ動画を用いた新たなベンチマーク「SPRINT」が登場。2,888本の動画でMLLMを評価した結果、危険の検知は高精度であるものの、その原因特定には大きな課題があることが判明しました。