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VideoHolmes
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新的VST范式使VideoLLMs能够同时观看和思考
研究人员推出了一种名为视频流思考（VST）的新范式，旨在使在线视频大语言模型（VideoLLMs）能够同时处理和推理视频内容。该方法通过将逻辑推理与传入的视频流相结合，旨在提高实时理解和认知能力，从而降低延迟。VST框架包括一个包含VST-SFT的后训练管道，用于将离线模型适应流式推理，以及通过自我探索进行端到端改进的VST-RL。在StreamingBench和OVO-Bench等基准上的评估证明了VST在各种视频理解任务中的效率和强大性能。
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新的DELTAVID框架提升视频大语言模型的细粒度感知能力
研究人员推出了一种新颖的DELTAVID框架，旨在提升视频多模态大语言模型（Video MLLMs）的细粒度时空感知能力。该方法将识别相似视频之间差异的任务转化为可训练信号，使模型能够精确识别局部变化、时间边界和空间证据。该框架得到了DELTAVID-10K和DELTAVID-Bench数据集的支持，这些数据集旨在促进这些感知技能的可扩展训练和可靠评估。实验表明，DELTAVID显著提升了跨视频差异理解的性能，并将这种改进的局部证据推…