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@@ -132,82 +131,3 @@ If you find our benchmark useful in your research, please kindly consider citing
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-# GenBench 评分系统 - 用户使用说明
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-本系统用于评估大模型在 General-Bench 多模态任务集上的表现，可完成预测、评分和最终得分计算。
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-## 环境准备
-
-- Python 3.9 及以上
-- 推荐提前安装依赖（如 pandas, numpy, openpyxl 等）
-- Video Generation评测，需要按照video_generation_evaluation/README.md中的步骤安装依赖
-- Video Comprehension评测，需要按照[sa2va](https://github.com/magic-research/Sa2VA)中的README.md中的步骤安装依赖。
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-## 数据集下载
-
-- **Open Set（公开数据集）**：请从 [HuggingFace General-Bench-Openset](https://huggingface.co/datasets/General-Level/General-Bench-Openset) 下载全部数据，解压后放入 `General-Bench-Openset/` 目录。
-- **Close Set（私有数据集）**：请从 [HuggingFace General-Bench-Closeset](https://huggingface.co/datasets/General-Level/General-Bench-Closeset) 下载全部数据，解压后放入 `General-Bench-Closeset/` 目录。
-
-## 一键运行
-
-请直接运行主脚本 `run.sh`，即可完成全部流程：
-
-```bash
-bash run.sh
-```
-
-该命令将依次完成：
-1. 生成各模态预测结果
-2. 计算各任务得分
-3. 计算最终 Level 得分
-
-## 分步运行（可选）
-
-如只需运行部分步骤，可使用 `--step` 参数：
-
-- 只运行第1步（生成预测）：
-  ```bash
-  bash run.sh --step 1
-  ```
-- 只运行第1、2步：
-  ```bash
-  bash run.sh --step 12
-  ```
-- 只运行第2、3步：
-  ```bash
-  bash run.sh --step 23
-  ```
-- 不加参数默认全部执行（等价于 `--step 123`）
-
-- 步骤1：生成预测结果prediction.json，存在每一个数据集的annotation.json同级目录下
-- 步骤2：计算每个任务的得分，存在outcome/{model_name}_result.xlsx中
-- 步骤3：计算相关模型的Level得分
-
-> **注意：**
-> - 使用 **Close Set（私有数据集）** 时，只需运行 step1（即 `bash run.sh --step 1`），并将生成的 prediction.json 提交到系统。
-> - 使用 **Open Set（公开数据集）** 时，需依次运行 step1、step2、step3（即 `bash run.sh --step 123`），完成全部评测流程。
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-## 结果查看
-
-- 预测结果（prediction.json）会输出到每个任务对应的数据集文件夹下，与 annotation.json 同级。
-- 评分结果（如 Qwen2.5-7B-Instruct_result.xlsx）会输出到 outcome/ 目录。
-- 最终 Level 得分会直接在终端打印输出。
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-## 目录说明
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-- `General-Bench-Openset/`：公开数据集目录
-- `General-Bench-Closeset/`：私有数据集目录
-- `outcome/`：输出结果目录
-- `references/`：参考模板目录
-- `run.sh`：主运行脚本（推荐用户只用此脚本）
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-## 常见问题
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-- 如遇依赖缺失，请根据报错信息安装相应 Python 包。
-- 如需自定义模型或数据路径，可编辑 `run.sh` 脚本中的相关变量。
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-如需进一步帮助，请联系系统维护者或查阅详细开发文档。
->>>>>>> 6f59817 (submit NLP Video Audio)