视频大模型

Clue Matters: Leveraging Latent Visual Clues to Empower Video Reasoning

线索至关重要：利用潜在视觉线索增强视频推理

Kaixin zhang, Xiaohe Li, Jiahao Li, Haohua Wu, Xinyu Zhao, Zide Fan, Lei Wang

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院航天信息研究所） 纠错

专题命中 视频问答 ：video reasoning(title,abstract)；video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出ClueNet框架，通过两阶段监督微调方法，解决视频推理中视觉线索提取、过滤与推理对齐问题，提升视频问答的准确性和可解释性。

Comments 18 pages, 7 figures

HyperTokens: Controlling Token Dynamics for Continual Video-Language Understanding

HyperTokens: 通过控制令牌动态实现连续视频-语言理解

Toan Nguyen, Yang Liu, Celso De Melo, Flora D. Salim

专题命中 视频问答 ：video-language(title)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出HyperTokens，通过按需生成微调令牌，控制提示更新并保持内存固定，通过元启发式正则化抑制遗忘，提升连续视频问答任务的准确率与保留率。

Harvest Video Foundation Models via Efficient Post-Pretraining

通过高效后预训练收获视频基础模型

Yizhuo Li, Kunchang Li, Yinan He, Yi Wang, Yali Wang, Limin Wang, Yu Qiao, Ping Luo

专题命中 视频问答 ：video-language(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种高效框架，通过随机丢弃视频片段和遮蔽文本来从图像基础模型中获取视频基础模型，提升了训练效率并强化了跨模态融合，实验表明其在多种视频-语言任务中达到SOTA性能。