fix video track docs and readme

video_understanding/README.md

@@ -20,7 +20,7 @@ Each video is a handheld recording of credit-review documents (2—4 per clip) a
 ```
 FCMBench-Video_v1.0_Videos/
 └── video/
-    ├── Construction/          # CN original videos (15 persons × 9 = 135 clips)
+    ├── Construction-cn/       # CN original videos (15 persons × 9 = 135 clips)
     ├── Construction-en-US/    # EN original videos (30 persons × 9 = 265 clips)
     ├── VPI-cn/                # CN videos with visual prompt injection (135 clips)
     ├── VPI-cot-cn/            # CN VPI + Chain-of-Thought (135 clips)
@@ -34,7 +34,6 @@ FCMBench-Video_v1.0_Videos/
 |------|-------------|--------|----------|
 | `FCMBench-Video_v1.0_full.jsonl` | Full 11,322 samples (CN + EN merged) | ✗ | Public release; run inference |
 | `FCMBench-Video_v1.0_small.jsonl` | Stratified 10% sample (~1,135) | ✓ | Quick self-evaluation / sanity check |
-| `FCMBench-Video_v1.0_full-gt.jsonl` | Full 11,322 samples | ✓ | Internal reference (not distributed) |
 
 **Tasks** (7 types across perception & reasoning):
 
@@ -80,7 +79,7 @@ The unzipped tree will look like:
 ```
 FCMBench-Video_v1.0_Videos/
 └── video/
-    ├── Construction/
+    ├── Construction-cn/
     ├── Construction-en-US/
     ├── VPI-cn/
     ├── VPI-cot-cn/
@@ -89,7 +88,7 @@ FCMBench-Video_v1.0_Videos/
 ```
 
 The instruction JSONL files use `video_prefix` + `video_path` fields (e.g.
-`"video_prefix": "Construction", "video_path": "yangyimiao/yangyimiao_20s_1.mp4"`),
+`"video_prefix": "Construction-cn", "video_path": "yangyimiao/yangyimiao_20s_1.mp4"`),
 so point `--video_root` to the `FCMBench-Video_v1.0_Videos/` directory.
 
 ### 2) Run inference
@@ -167,5 +166,4 @@ To have your model ranked on the **FCMBench-Video leaderboard**:
    - Inference framework (or API) and key settings (e.g., temperature, max tokens)
    - Any special post-processing applied (if applicable)
 
-After validation, we will compute the official metrics on the hidden ground-truth
-(`FCMBench-Video_v1.0_full-gt.jsonl`) and update the leaderboard.
+After validation, we will compute the official metrics on the hidden ground-truth and update the leaderboard.

video_understanding/README_cn.md

@@ -20,7 +20,7 @@ FCMBench-Video v1.0 包含 **11,322** 组视频-问题对，覆盖 7 个任务
 ```
 FCMBench-Video_v1.0_Videos/
 └── video/
-    ├── Construction/          # 中文原始视频（15 人 × 9 = 135 个片段）
+    ├── Construction-cn/       # 中文原始视频（15 人 × 9 = 135 个片段）
     ├── Construction-en-US/    # 英文原始视频（30 人 × 9 = 265 个片段）
     ├── VPI-cn/                # 中文视觉提示注入视频（135 个片段）
     ├── VPI-cot-cn/            # 中文 VPI + 思维链视频（135 个片段）
@@ -34,7 +34,6 @@ FCMBench-Video_v1.0_Videos/
 |------|------|:------:|------|
 | `FCMBench-Video_v1.0_full.jsonl` | 全量 11,322 条（中英文合并） | ✗ | 公开发布，用于推理 |
 | `FCMBench-Video_v1.0_small.jsonl` | 分层 10% 采样（~1,135 条） | ✓ | 快速自测 / 调试诊断 |
-| `FCMBench-Video_v1.0_full-gt.jsonl` | 全量 11,322 条 | ✓ | 内部参考（不分发） |
 
 **任务分布**（7 类，覆盖感知与推理）：
 
@@ -80,7 +79,7 @@ unzip FCMBench-Video_v1.0_Videos.zip
 ```
 FCMBench-Video_v1.0_Videos/
 └── video/
-    ├── Construction/
+    ├── Construction-cn/
     ├── Construction-en-US/
     ├── VPI-cn/
     ├── VPI-cot-cn/
@@ -89,7 +88,7 @@ FCMBench-Video_v1.0_Videos/
 ```
 
 指令文件的每条记录使用 `video_prefix` + `video_path` 来定位视频（例如：
-`"video_prefix": "Construction", "video_path": "yangyimiao/yangyimiao_20s_1.mp4"`），
+`"video_prefix": "Construction-cn", "video_path": "yangyimiao/yangyimiao_20s_1.mp4"`），
 因此将 `--video_root` 指向 `FCMBench-Video_v1.0_Videos/` 目录即可。
 
 ### 2) 运行推理
@@ -162,4 +161,4 @@ python benchmark_eval.py --result_dir ./results
    - 推理框架（或 API）及关键参数设置（如 temperature、max tokens 等）
    - 是否使用了特殊的后处理（如适用）
 
-我们验证通过后，会在隐藏的真值文件（`FCMBench-Video_v1.0_full-gt.jsonl`）上计算官方指标并更新排行榜。
+我们验证通过后，会在隐藏的真值文件上计算官方指标并更新排行榜。