视频大模型

VideoChat-M1: Collaborative Policy Planning for Video Understanding via Multi-Agent Reinforcement Learning

VideoChat-M1: 通过多智能体强化学习实现视频理解的协作策略规划

Boyu Chen, Zikang Wang, Zhengrong Yue, Kainan Yan, Chenyun Yu, Yi Huang, Zijun Liu, Yafei Wen, Xiaoxin Chen, Yang Liu, Peng Li, Yali Wang

机构 * Shenzhen Key Lab of Computer Vision and Pattern Recognition（深圳计算机视觉与模式识别重点实验室） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； VIVO AI Lab（VIVO人工智能实验室） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（孙逸仙大学深圳校区） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Dept. of Comp. Sci. & Tech., Institute for AI, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系，人工智能研究院） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VideoChat-M1通过多智能体强化学习实现视频理解的协作策略规划，显著提升复杂视频任务的性能。

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