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StreamGaze
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新基准StreamGaze测试LLM的注视引导视频推理能力
研究人员推出StreamGaze，一个新颖的基准，旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）在流式视频应用中利用人类注视信号进行时序和主动推理的有效性。该基准包含过去、现在和主动任务，评估模型在流式环境中解释和利用注视数据的能力，特别是在增强现实场景中。当前最先进的MLLMs在这些任务上与人类能力相比存在显著的性能差距，表明在基于注视的时序推理和意图建模方面存在局限性。
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GazeLens 通过注视驱动的自适应令牌缩减改进了以自我为中心的视频问答
研究人员开发了 GazeLens，一种用于高效以自我为中心视频问答的新颖方法。GazeLens 通过智能地减少冗余帧和视觉信息来解决智能眼镜的计算限制。它利用注视跟踪和问题上下文来创建专注且互补的摘要，在紧凑的令牌表示中保留关键细节。