视频大模型

Video-Zero: Self-Evolution Video Understanding

Video-Zero: 自主进化视频理解

Ruixu Zhang, Deyi Ji, Lanyun Zhu, Xuanyi Liu, Yuxin Meng, Ruihang Chu, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） ； Tongji University（同济大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Video-Zero框架，通过无标注的Questioner-Solver共进化机制，聚焦时间局部证据，提升视频理解的自进化能力，验证了证据中心自进化方法的有效性与迁移性。

CoRDS: Coreset-based Representative and Diverse Selection for Streaming Video Understanding

CoRDS：基于核心集的代表性与多样性选择用于流视频理解

Ailar Mahdizadeh, Puria Azadi, Muchen Li, Xiangteng He, Leonid Sigal

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） 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CoRDS方法，通过核心集选择优化流视频理解中的缓存压缩，提升代表性与多样性，优于传统启发式方法。

REVISOR: Beyond Textual Reflection, Towards Multimodal Introspective Reasoning in Long-Form Video Understanding

REVISOR：超越文本反思，迈向长视频理解的多模态反思推理

Jiaze Li, Hao Yin, Wenhui Tan, Jingyang Chen, Boshen Xu, Yuxun Qu, Yijing Chen, Jianzhong Ju, Zhenbo Luo, Jian Luan

机构 * MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司MiLM Plus实验室） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 REVISOR通过多模态反思框架提升长视频理解能力，解决纯文本反思在动态视觉输入和跨模态交互上的不足，采用Dual Attribution Decoupled Reward机制增强因果对齐，无需额外监督微调即在多个基准测试中取得优异成绩。

ViMU: Benchmarking Video Metaphorical Understanding

ViMU：视频隐喻理解基准测试

Qi Li, Xinchao Wang

机构 * National University of 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 ViMU旨在评估视频理解模型对隐含意义的识别能力，通过多模态证据推理，解决现有模型对隐喻、讽刺和社会意义理解不足的问题。