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VideoMAE
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新AI模型检测马眼眨眼用于福利评估
研究人员开发并评估了三种从视频片段自动检测和分类马眼眨动的方法。这些方法包括一个YOLOv12检测器、一种光流方法和一个微调的VideoMAE模型，旨在识别表明马匹疼痛或压力的细微表情。该研究在眨眼分类方面达到了0.898的宏观F1分数，在眨眼检测方面达到了0.926，展示了自动化马匹福利监测的潜力。
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新方法引导视频世界模型中的物理推理
研究人员开发了一种称为物理引导的方法来控制视频世界模型的物理推理。该技术使用 VideoMAE 模型特定层中的线性探针的权重向量，该向量被识别为概念激活向量 (CAV)。通过在推理过程中将此 CAV 注入模型的隐藏状态，研究人员可以在不改变模型权重的情况下操纵模型对物理合理性的预测。在 IntPhys 基准测试上的实验表明，这种干预能够可靠地改变模型的判断，证实了物理表示是局部化且可引导的。