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本研究聚焦于多模态模型在视频OCR任务中的表现评估。结果显示，Gemini模型的准确率仅为73.7%，表明其在该领域存在显著的优化空间。MME-VideoOCR项目通过系统性测试模型的感知、理解和推理能力，旨在推动机器学习技术的进步，为视频OCR任务提供更高效的解决方案。

多模态模型在视频OCR领域的应用正受到广泛关注。尽管Gemini模型在静态图像OCR中表现出色，但在视频OCR任务中的准确率仅为73.7%。MME-VideoOCR项目旨在全面评估多模态大模型的感知、理解和推理能力，推动其在动态视频文字识别中的进步。通过系统性研究，该项目希望弥补当前模型在处理连续帧时的不足，进一步提升文字信息提取的精准度与效率。