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Thong Nguyen
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新的基准STEMO-Bench旨在解决视频中的MLLM幻觉问题
一篇研究论文介绍了一个新的基准STEMO-Bench，旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）在视频理解中的时空监控能力。该论文认为，由于缺乏持久的对象跟踪，现有基准未能充分诊断MLLMs在动态场景中产生幻觉的倾向。为了解决这个问题，研究人员还提出了STEMO-Track，一个构建和推理对象轨迹以改善时间推理和减少MLLMs幻觉的框架。
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研究人员开发面向时序场景图生成的运动感知对比学习方法
研究人员开发了一个新的对比表示学习框架，旨在改进时序全景场景图的生成。该方法侧重于利用运动模式来更好地理解实体随时间推移的关系。该框架训练模型识别相似的实体-关系-对象三元组，同时区分同一视频中被打乱或不相关的序列。实验表明，该方法显著提升了在视频和4D数据集上的最先进性能。