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StreamOPD 通过新的训练后技术增强流式视频理解能力

研究人员推出了一种名为 StreamOPD 的新颖训练后技术，旨在增强流式视频理解能力。该方法利用具有可验证奖励的 on-policy distillation 和时空线索门控机制，在无需额外推理时间内存的情况下，实现了接近教师模型的性能。StreamOPD 在 StreamingBench 和 OVO-Bench 等基准测试中表现出显著的改进，为开源流式视频研究提供了一种透明且可复现的方法。