视频大模型

When Text Hijacks Vision: Benchmarking and Mitigating Text Overlay-Induced Hallucination in Vision Language Models

当文本劫持视觉：基准测试与减轻文本叠加引起的视觉语言模型幻觉

Cui Yakun, Xingqun Qi, TianTian Geng, Yuyao Zhang, Sirui Han, Yike Guo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VisualTextTrap基准测试，通过大规模人工验证样本和定制评估指标，减轻文本叠加引起的幻觉问题，并提出VTHM-MoE框架以提升视觉-文本解耦能力。

MUSEG: Reinforcing Video Temporal Understanding via Timestamp-Aware Multi-Segment Grounding

MUSEG：通过时间感知多段定位增强视频时间理解

Fuwen Luo, Shengfeng Lou, Chi Chen, Ziyue Wang, Chenliang Li, Weizhou Shen, Jiyue Guo, Peng Li, Ming Yan, Ji Zhang, Fei Huang, Yang Liu

机构 * THUNLP-MT 纠错

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

AI总结 MUSEG通过引入时间感知多段定位，提升多模态大语言模型对视频时间信息的理解能力，通过定制化强化学习训练方案实现更全面的时间推理。