長編ビデオの理解において、特に重要なタスクは「ビデオ質問応答（VQA）」、「ビデオキャプショニング」、および「長編ビデオアクティビティ分類」であると考えられます。これらのタスクは、視覚情報とテキスト情報を統合し、ビデオの内容を深く理解するために不可欠です。特に、ビデオ質問応答は、視聴者が特定の情報を求める際に、ビデオ内の重要なイベントやアクションを正確に把握する能力を必要とします。また、ビデオキャプショニングは、ビデオの内容を自然言語で要約する能力を評価するものであり、視覚的な情報を効果的に伝えるための重要なスキルです。さらに、長編ビデオアクティビティ分類は、複数のイベントが含まれる長いビデオを正確に分類するために、時間的な依存関係を理解する能力を必要とします。これらのタスクは、長編ビデオの理解を向上させるために、提案された階層的イベントベースのメモリ強化LLM（HEM-LLM）のような新しいアプローチによって、より効果的に実行されることが期待されます。