视频大模型

STRIVE: Structured Spatiotemporal Exploration for Reinforcement Learning in Video Question Answering

STRIVE：结构化时空探索用于视频问答的强化学习

Emad Bahrami, Olga Zatsarynna, Parth Pathak, Sunando Sengupta, Juergen Gall, Mohsen Fayyaz

机构 * University of Bonn（波恩大学） ； Microsoft（微软） ； Meta ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔人工智能与机器学习研究所） 纠错

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

AI总结 STRIVE通过构建多时空变体和联合归一化提升视频问答的奖励信号，采用重要性感知采样机制增强策略更新稳定性，实验表明在多个大模型上提升了视频推理性能。

KARMA-MV: A Benchmark for Causal Question Answering on Music Videos

KARMA-MV：音乐视频上的因果问答基准

Archishman Ghosh, Abhinaba Roy, Dorien Herremans

机构 * AMAAI Lab, Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学AMAAI实验室） 纠错

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

AI总结 KARMA-MV是一个基于2682个YouTube音乐视频构建的大规模多选问答数据集，旨在测试模型整合时序音频视觉线索和视觉到音乐影响的能力，通过因果知识图谱方法提升音乐视频因果推理性能。