视频大模型

Think, Then Verify: A Hypothesis-Verification Multi-Agent Framework for Long Video Understanding

思考，然后验证：一种用于长视频理解的假设-验证多智能体框架

Zheng Wang, Haoran Chen, Haoxuan Qin, Zhipeng Wei, Tianwen Qian, Cong Bai

机构 * College of Computer Science, Zhejiang University of Technology（浙江工业大学计算机科学学院） ； Zhejiang Key Laboratory of Visual Information Intelligent Processing（浙江视觉信息智能处理重点实验室） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； College of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 VideoHV-Agent通过结构化假设-验证流程提升长视频理解的准确性、可解释性和效率。

Comments Accepted at CVPR 2026

FLoC: Facility Location-Based Efficient Visual Token Compression for Long Video Understanding

FLoC：基于设施定位的高效视觉令牌压缩用于长视频理解

Janghoon Cho, Jungsoo Lee, Munawar Hayat, Kyuwoong Hwang, Fatih Porikli, Sungha Choi

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究） 纠错

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

AI总结 FLoC提出了一种基于设施定位函数的高效视觉令牌压缩方法，通过懒惰贪心算法实现紧凑且多样化的令牌选择，有效提升长视频理解的处理效率和性能。

Comments Accepted to ICLR 2026