视频大模型

One Token per Highly Selective Frame: Towards Extreme Compression for Long Video Understanding

每个高度选择性帧一个标记：朝着长视频理解的极端压缩

Zheyu Zhang, Ziqi Pang, Shixing Chen, Xiang Hao, Vimal Bhat, Yu-Xiong Wang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon Prime Video（亚马逊Prime视频） 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 本文提出XComp模型，通过极端视频标记压缩提升长视频理解性能，结合标记级和帧级压缩，实现更高的压缩比和更密集的帧采样。

Comments Appear in the proceedings of NeurIPS 2025

TennisTV: Do Multimodal Large Language Models Understand Tennis Rallies?

TennisTV: 多模态大语言模型能否理解网球发球？

Zhongyuan Bao, Lejun Zhang

机构 * New York University（纽约大学） ； Tandon School of Engineering（坦顿工程学院） ； Shanghai, China（上海，中国） ； New York, USA（纽约，美国） 纠错

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

AI总结 TennisTV是首个全面评估网球视频理解的基准，通过模拟发球过程中的连续击球事件，评估17种大语言模型在网球视频理解中的表现，发现帧采样密度需平衡且需提升时间定位能力。