note面向视觉理解场景Seed2.1 Pro 在 CharXiv-RQ、MeasureBench 等多个基准上取得最高分体现出模型在复杂文档理解、图表读取、数值识别和视觉细节判断上的进一步提升。这类能力可以帮助模型在处理 PDF、报告、图表和多页材料时减少误读增强对非结构化信息的感知。面向视觉理解场景Seed2.1 Pro 在 CharXiv-RQ、MeasureBench 等多个基准上取得最高分体现出模型在复杂文档理解、图表读取、数值识别和视觉细节判断上的进一步提升。这类能力可以帮助模型在处理 PDF、报告、图表和多页材料时减少误读增强对非结构化信息的感知。面向视频理解场景Seed2.1 Pro 在 TVBench、TOMATO 基准上取得业界高分说明模型对时序变化、动作和物理运动的理解更加准确。Seed2.1 还在持续提升处理小时级别长视频的能力识别与理解的准确性进一步提高在 VideoMME、LVBench 等多个基准中取得高分为长视频检索、影视剧剪辑等场景奠定扎实基础。Seed2.1 的流式视频能力也进一步加强在 OVBench 等基准中表现突出能在实时视频通话、会议录屏回看、视频分析等场景中协助用户高效理解内容。Seed2.1 以 Agent 形式参与评测系统构建、能力诊断、SFT 数据合成、RL 训练框架优化以及将最新研究论文中的关键方法落到代码和实验中验证等工作。这些任务往往跨越数小时、十几个小时甚至数十天。Agent 需要持续读取中间结果分析问题、调用工具执行修改并根据实验反馈反复验证和迭代。文章目录note一、多模态理解效果二、Seed for Seed 研发Reference一、多模态理解效果1、面向视觉理解场景Seed2.1 Pro 在 CharXiv-RQ、MeasureBench 等多个基准上取得最高分体现出模型在复杂文档理解、图表读取、数值识别和视觉细节判断上的进一步提升。这类能力可以帮助模型在处理 PDF、报告、图表和多页材料时减少误读增强对非结构化信息的感知。2、面向视觉理解场景Seed2.1 Pro 在 CharXiv-RQ、MeasureBench 等多个基准上取得最高分体现出模型在复杂文档理解、图表读取、数值识别和视觉细节判断上的进一步提升。这类能力可以帮助模型在处理 PDF、报告、图表和多页材料时减少误读增强对非结构化信息的感知。3、面向视频理解场景Seed2.1 Pro 在 TVBench、TOMATO 基准上取得业界高分说明模型对时序变化、动作和物理运动的理解更加准确。Seed2.1 还在持续提升处理小时级别长视频的能力识别与理解的准确性进一步提高在 VideoMME、LVBench 等多个基准中取得高分为长视频检索、影视剧剪辑等场景奠定扎实基础。Seed2.1 的流式视频能力也进一步加强在 OVBench 等基准中表现突出能在实时视频通话、会议录屏回看、视频分析等场景中协助用户高效理解内容。【Case】测了下george美剧片段测试视频质量评估任务分别从视频清晰度、稳定性、亮度、主体出现率、遮挡情况、有效片段率指标进行评估结果还算合理分数有一定差异性、阶梯性不会像有的模型觉得好就直接给1分thinking当前需要对视频的六个维度进行打分首个维度blur_score已初步确定为0.98该视频为影视剧剪辑片段画面整体清晰无明显模糊失焦情况。我已完成stability_score、brightness_score、visibility_score三个维度的评定分别给出0.98、0.97、0.98的分值对应依据均符合视频实际画面表现。针对遮挡评分的核查已完成视频中无手指、异物等遮挡主体的情况仅边缘存在不影响核心内容的系统UI符合评分要求。我已确定三个维度的评分occlusion_score为0.96主体无明显异物遮挡仅少量系统UI和正常字幕未影响核心展示effective_ratio为0.98全程为有效剧情内容无无效空镜blur_score为0.98画面清晰度高无明显模糊失焦。其余三项画质评分已确定stability_score为0.98画面稳定无异常抖动仅含正常影视运镜brightness_score为0.97整体亮度适中无过暗过曝问题visibility_score为0.98核心叙事人物清晰完整主体突出。 我已完成剩余两项画质评分的判定画面无严重遮挡仅边缘有少量录屏系统UI和字幕未影响主体展示得0.95视频全程为有效剧情内容无冗余无效片段得0.97。我已核对确认除遮挡度外其余视频质量维度评分合理遮挡度最终确定为0.95相关理由已明确。针对有效率、遮挡项的评分及对应理由已完成补充调整同时确认iOS录屏状态栏位于顶部不会影响主体展示。我已将视频质量评估的各项评分及对应理由整理为规范JSON格式经逐一核验所有评分的判定依据充分合理完全符合输出要求。/thinking{blur_score:0.98,blur_reason:视频为影视剧正片剪辑内容画面清晰度高人物细节、场景物件及字幕均清晰可辨无明显模糊失焦问题,stability_score:0.98,stability_reason:视频画面稳定无拍摄导致的异常抖动仅存在影视剧正常的镜头切换与运镜观看流畅,brightness_score:0.97,brightness_reason:视频整体亮度适中明暗层次正常不存在过曝泛白或过暗发黑导致内容无法辨识的问题,visibility_score:0.98,visibility_reason:核心叙事的人物主体在对应镜头中均清晰完整呈现动作、表情可明确辨识主体突出,occlusion_score:0.95,occlusion_reason:人物主体无手指、异物等严重遮挡仅画面边缘存在少量录屏系统UI下方字幕为配套内容未对主体展示造成明显干扰,effective_ratio:0.97,effective_reason:视频全程为连贯的影视剧剧情内容无黑屏、无意义空镜等无效内容有效叙事内容占比极高}二、Seed for Seed 研发Seed2.1 以 Agent 形式参与评测系统构建、能力诊断、SFT 数据合成、RL 训练框架优化以及将最新研究论文中的关键方法落到代码和实验中验证等工作。这些任务往往跨越数小时、十几个小时甚至数十天。Agent 需要持续读取中间结果分析问题、调用工具执行修改并根据实验反馈反复验证和迭代。在更复杂的任务中多个 Agent 还可以协同分工分别承担执行、评估、诊断和优化等角色将复杂研发任务拆解为可持续推进的工作闭环从而提升模型研发链路的整体效率。Reference[1] Seed2.1 正式发布深入 AI 生产力
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