视频大模型

Dynamic Token Compression for Efficient Video Understanding through Reinforcement Learning

通过强化学习实现高效的视频理解动态令牌压缩

Shida Wang, YongXiang Hua, Zhou Tao, Haoyu Cao, Linli Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出SCORE框架，通过强化学习学习自适应令牌压缩策略，有效解决视频理解中的计算成本和上下文旋转问题，实现16倍的预填充加速且性能损失仅0.5%。

Reinforcing Structured Chain-of-Thought for Video Understanding

强化结构链式思考以提升视频理解

Peiyao Wang, Haotian Xu, Noranart Vesdapunt, Rui Hou, Jingyi Zhang, Haibin Ling, Oleksandr Obiednikov, Ning Zhou, Kah Kuen Fu

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 本文提出SDRL框架，通过结构化链式思考格式和自监督机制，解决多模态大语言模型在视频理解中的推理漂移和时间感知问题，实现单阶段强化学习，提升模型泛化能力。

Comments Accepted to CVPR 2026 (Main Conference)

GazeQwen: Lightweight Gaze-Conditioned LLM Modulation for Streaming Video Understanding

GazeQwen: 轻量级 gaze-条件 LLM 调制用于流视频理解

Trong Thang Pham, Hien Nguyen, Ngan Le

机构 * University of Arkansas（阿肯色大学） ； University of Houston（休斯顿大学） 纠错

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

AI总结 GazeQwen 通过隐藏状态调制使开源 MLLM 获得 gaze 意识，采用紧凑的 gaze resampler 和可选 LoRA 调整，在 StreamGaze 基准上达到 63.9% 准确率，优于其他模型。

Make Geometry Matter for Spatial Reasoning

让几何在空间推理中发挥作用

Shihua Zhang, Qiuhong Shen, Shizun Wang, Tianbo Pan, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GeoSR框架，通过几何解封掩码和几何引导融合，提升视觉语言模型的空间推理能力，实验证明其在静态和动态场景中均优于现有方法。

From Pixels to Privacy: Temporally Consistent Video Anonymization via Token Pruning for Privacy Preserving Action Recognition

从像素到隐私：通过令牌修剪实现时间一致的视频匿名化以保护隐私的行动识别

Nazia Aslam, Abhisek Ray, Joakim Bruslund Haurum, Lukas Esterle, Kamal Nasrollahi

机构 * Aalborg University（奥尔堡大学） ； Aarhus University（奥胡斯大学） ； Poineer Centre for AI（先锋人工智能中心） ； University of Southern Denmark（南丹麦大学） ； Milestone System（Milestone系统公司） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于注意力机制的时空视频匿名化框架，通过分离效用和隐私特征，实现对隐私保护的行动识别。

Comments 10 pages, CVPR paper