视频大模型

ViCoStream: Streaming VideoLLMs Can Run Beyond 100 FPS with Stage-Wise Coordinated Inference

ViCoStream: 流式视频大模型通过阶段协调推理可运行超过100 FPS

Yang Tan, Junlong Tong, Linan Yue, Hao Wu, Pengfei Fang, Xiaoyu Shen

专题命中 视频理解 ：提出流式视频大模型推理框架，提升视频吞吐和延迟。

AI总结 提出ViCoStream框架，通过阶段协调的流水线（分块执行、CUDA流重叠、视觉令牌控制、有界视觉注意力、查询端检索）实现流式视频大模型的高吞吐低延迟推理，在单A100上达到134 FPS视频吞吐和<50 ms首令牌延迟，精度接近全历史基线。

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NEST: Narrative Event Structures in Time for Long Video Understanding

NEST：面向长视频理解的时间叙事事件结构

Ali Asgarov, Kaushik Narasimhan, Najibul Haque Sarker, Hani Alomari, Chia-Wei Tang, Anushka Sivakumar, Zaber Ibn Abdul Hakim, Shaurya Mallampati, Chris Thomas

专题命中 视频理解 ：提出长视频叙事事件结构数据集，评估视频理解。

AI总结 提出NEST数据集（1005部全长电影），通过多模态叙事事件标注和关系链接，评估模型在长视频中理解事件结构、时间顺序和长程依赖的能力，实验表明事件检测等任务极具挑战性。

Streaming Interventions: Can Video Large Language Models Correct Mistakes as They Occur?

流式干预：视频大语言模型能否在错误发生时即时纠正？

Apratim Bhattacharyya, Shweta Mahajan, Sanjay Haresh, Rajeev Yasarla, Reza Pourreza, Litian Liu, Risheek Garrepalli, Roland Memisevic

专题命中 视频理解 ：评估视频LLM在烹饪场景中的实时干预能力

AI总结 提出Ego-MC-Bench基准评估视频LLM在烹饪场景中的实时干预能力，并构建Ego-CoMist反事实合成数据集提升小模型性能。

Comments The project page is available at https://apratimbh.github.io/livecookv2/

TimeProVe: Propose, then Verify for Efficient Long Video Temporal Reasoning in Activities of Daily Living

TimeProVe: 先提出后验证，实现日常活动中的高效长视频时间推理

Arkaprava Sinha, Dominick Reilly, Siddharth Krishnan, Hieu Le, Srijan Das

专题命中 视频理解 ：长视频时间推理与问答，结合VLM

AI总结 提出TimeProVe框架，先通过轻量模块生成基于动作的候选假设，再调用昂贵VLM验证，在长视频问答中降低75%VLM调用和93%推理成本，性能提升7.3%。

Vortex: Multi-Modal Fusion System for Intelligent Video Retrieval

Vortex: 面向智能视频检索的多模态融合系统

Duc-Tho Nguyen, Hieu-Hoc Tran-Minh, Khanh-Hoa Lam, Hoang-Nhut Ly, Huu-Phuc Huynh, Thanh-Tien Tran, Trung-Nghia Le

专题命中 视频理解 ：多模态视频检索系统，融合CLIP和SigLIP2

AI总结 提出Vortex系统，融合自适应关键帧提取、多模态元数据生成及混合检索策略（CLIP与SigLIP2的倒数秩融合），结合Rocchio反馈和多阶段时序搜索，在比赛中取得优异成绩。

Comments SOICT 2025

UNIEGO: Proxies as Mediators for Unified Egocentric Video Representation Learning

UNIEGO：代理作为中介的统一自我中心视频表示学习

Wenhao Chi, Arkaprava Sinha, Dominick Reilly, Hieu Le, Srijan Das

专题命中 视频理解 ：聚焦自我中心视频表示学习，提升视频理解。

AI总结 提出分层多教师蒸馏框架UNIEGO，通过代理模型将异构教师知识转化为同质自我中心空间，并采用选择性代理蒸馏自适应筛选可靠监督，在三个自我中心视频理解任务上达到最优。

Current World Models Lack a Persistent State Core

当前世界模型缺乏持久状态核心

Jinpeng Lu, Dexu Zhu, Haoyuan Shi, Linghan Cai, Guo Tang, Yinda Chen, Jie Cao, Duyu Tang, Yi Zhang, Yong Dai, Xiaozhu Ju

专题命中 视频理解 ：评估世界模型在观测中断时的状态演化。

AI总结 提出WRBench基准测试，发现现有世界模型在观测中断时无法维持世界状态演化，强调物理状态核稳定性应成为世界模型设计首要目标。

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