视频大模型

MemoryCard: Topic-Aware Multi-Modal Clue Compression for Long-Video Question Answering

MemoryCard: 面向长视频问答的主题感知多模态线索压缩

Qing Yang, Pengcheng Huang, Xinze Li, Zhenghao Liu, Yukun Yan, Yu Gu, Ge Yu, Gang Li, Maosong Sun

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Digital China Group（数字中国集团） 纠错

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

AI总结 提出MemoryCard框架，通过将长视频分割为主题事件单元并生成事件级摘要和代表性视觉时刻，以记忆卡形式增强VLMs的长视频问答能力，在相同视觉令牌预算下准确率提升高达21.8%。

Comments 21 pages, 8 figures

OmniEgo-R$^2$: A Routed Reasoning Framework for the 1st Cross-Domain EgoCross Challenge at CVPR 2026

OmniEgo-R$^2$：面向CVPR 2026首届跨领域EgoCross挑战赛的路由推理框架

Zixu Li, Zhiwei Chen, Zhiheng Fu, Wenbo Wang, Yupeng Hu, Weili Guan, Liqiang Nie

机构 * Shandong University（山东大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 针对跨领域自我中心视频推理中的时间边界模糊、语义粒度不匹配和决策不稳定问题，提出OmniEgo-R$^2$路由推理框架，在Source-Limited和Open-Source赛道均获第二名。

Comments Technical Report for the 1st Cross-Domain EgoCross Challenge at CVPR 2026