视频大模型

Making Foresight Actionable: Repurposing Representation Alignment in World Action Models

使远见可操作：在世界动作模型中重新利用表示对齐

Lu Qiu, Yizhuo Li, Yi Chen, Yuying Ge, Yixiao Ge, Xihui Liu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； XPENG Robotics（小鹏机器人） 纠错

专题命中 动作与事件理解 ：video generation(abstract)；video diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对世界动作模型中视觉预测与动作提取不匹配的问题，提出AGRA方法，通过对齐视频扩散特征与语义表示，提升动作解码器对任务相关区域的关注，从而改善操作任务的性能与泛化能力。

SpikeTAD: Spiking Neural Networks for End-to-End Temporal Action Detection

SpikeTAD：用于端到端时序动作检测的脉冲神经网络

Min Yang, Mi Zhou, Limin Wang

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） 纠错

专题命中 动作与事件理解 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出首个基于脉冲神经网络的端到端时序动作检测架构SpikeTAD，在保持极低功耗的同时，在THUMOS14和ActivityNet-1.3上分别达到67.2%和37.42%的平均mAP。

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