视频大模型

UpstreamQA: A Modular Framework for Explicit Reasoning on Video Question Answering Tasks

UpstreamQA：一个用于视频问答任务显式推理的模块化框架

Jason Nguyen, Ameet Rao, Alexander Chang, Ishaan Kumar, Erin Tan

机构 * Lincoln North Star High School（林肯北星高中） ； The Charter School of Wilmington（威尔明顿 charter 学校） ； Greenwich High School（格林威治高中） ； Santa Susana High School（圣塔苏娜高中） ； UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

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

AI总结 本文提出UpstreamQA框架，通过显式推理模块分离和评估视频推理核心组件，提升视频问答任务的性能和可解释性，但可能在基线性能高时导致性能下降。

EMCompress: Video-LLMs with Endomorphic Multimodal Compression

EMCompress: 具有端态多模态压缩的视频大语言模型

Zheyu Fan, Jiateng Liu, Yuji Zhang, Zihan Wang, Yi R. Fung, Manling Li, Heng Ji

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出端态多模态压缩（EMC）作为视频问答的结构约束充分统计问题，通过端态变换保持答案不变性，提升视频语言理解的训练和推理性能。