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name: temporal-reasoning
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description: 时间推理类问题——需要确定事件顺序、时间关系或时间线排列
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task_type: Temporal Reasoning
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## 适用场景
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问题涉及事件的时间顺序、先后关系或时间线排列。
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例: "In which order are the following events introduced?" "What happened first?" "As depicted in the video, what happened when X?"
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## 视频树字段索引
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| 层级 | 字段 | 适用场景 |
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| L1 | scene_summary | 整体概况 |
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| L1 | key_entities | 查找人物/物体 |
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| L1 | main_actions | 主要动作 |
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| L1 | temporal_flow | 时间线概览 |
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| L1 | topic_keywords | 主题定位 |
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| L2 | event_description | 事件因果 |
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| L2 | entities / actions | 实体和动作细节 |
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| L2 | state_changes | 状态转变 |
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| L2 | spatial_relations | 空间关系变化 |
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| L3 | frame_summary | 精确视觉证据 |
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| L3 | visible_entities | 具体物体确认 |
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| L3 | ongoing_actions | 正在发生的动作 |
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| L3 | spatial_layout | 精确空间位置 |
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| L3 | visual_attributes | 光照、色调、机位 |
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| L2/L3 | subtitle | 字幕转写（L1 无此字段） |
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| 全层 | visible_text | 画面文字（OCR） |
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## 搜索步骤
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### Step 1: 事件定位
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对每个待定位的事件分别执行 search_similar。
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### Step 2: 时间线构建
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按 L1 顺序阅读，构建显式时间线。
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### Step 3: 冲突消解
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对时间戳间距较小的事件对，必须下钻到 L3 用精确时间戳确认顺序。
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## 输出格式
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每轮在 content 中输出以下 JSON（第一轮可省略 reflect）：
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```json
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{
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"reflect": {
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"learned": "这条信息揭示了什么",
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"options": {
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"A": "对此选项已知什么、来自哪个节点",
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"B": "...", "C": "...", "D": "..."
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},
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"confidence": 0.5,
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"best_candidate": "B",
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"answer_ready": false,
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"timeline": {"事件A": "L3_xxx@120s", "事件B": "L2_yyy@200s"},
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"events_located": "已定位 X/Y 个目标事件",
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"l1_coverage": "已覆盖 X/Y 个 L1 节点"
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},
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"plan": {
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"goal": "本轮要获取什么信息",
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"tool": "选择哪个工具",
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"reason": "为什么这个工具和参数能达成目标"
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},
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"action": {
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"tool": "search_similar",
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"args": {"query": "关键词", "question": "当前关注的具体问题"}
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}
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}
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```
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## 自检信号
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如果你只通过 L1 摘要判断事件先后而没有用 L3 时间戳确认，考虑是否需要更精确的验证。
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## 常见陷阱
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1. **同质内容排序最难**: 多个相似子主题的排序必须用 L3 级精确时间戳区分，L1/L2 摘要的分辨率不够。
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2. **天数计数错误**: 不要把 L1 分段边界当成天数边界。L1 的分段是按时长而非按日期划分的。
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