VideoINSTA的推理過程中確實存在一些潛在的偏差和局限性：
信息冗餘和選擇偏差：在長影片中，信息的冗餘性可能導致模型在選擇關鍵信息時出現偏差。模型可能會忽略一些重要的上下文信息，從而影響最終的推理結果。
時間序列的處理：儘管VideoINSTA強調了事件的時間序列推理，但在處理長時間跨度的影片時，模型可能無法有效捕捉到所有時間點的關鍵信息，特別是在快速變化的場景中。
模型的可解釋性：由於VideoINSTA依賴於大型語言模型（LLMs），其推理過程的可解釋性可能較低。用戶可能難以理解模型為何做出某些特定的推理或決策，這在某些應用場景中可能會造成信任問題。
依賴於外部工具的穩定性：VideoINSTA的性能在一定程度上依賴於所使用的視覺-語言工具的質量和穩定性。如果這些工具的性能不穩定，將直接影響到VideoINSTA的整體表現。