视频大模型

Decoupled Object-Centric Video Understanding for Generating Robotic Manipulation Commands

解耦的以对象为中心的视频理解用于生成机器人操作指令

Thanh Nguyen Canh, Thanh-Tuan Tran, Haolan Zhang, Ziyan Gao, Xiem HoangVan, Nak Young Chong

机构 * School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本北陆先端科学技术大学院大学信息科学学院） ； University of Engineering and Technology, Vietnam National University（越南国立大学工程与技术大学） ； Department of Robotics, Hanyang University（汉阳大学机器人学系） 纠错

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

AI总结 提出解耦动作识别与对象选择的框架，通过TSM分类动作和对象选择算法识别任务相关对象，结合VLM生成精确指令，在Something-Something V2上显著提升性能。

What Should a Streaming Video Model Remember?

流式视频模型应该记住什么？

Haonan Ge, Yiwei Wang, Hang Wu, Yujun Cai

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

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

AI总结 针对流式视频理解中固定记忆预算下的长程历史利用问题，提出选择性潜在记忆框架SelectStream，通过惊喜驱动自适应窗口、优先级保持合并和查询条件图推理三个机制，实现高效在线推理，在多个基准上取得领先性能。

KeepLoRA++: Continual Learning with Layer-Scaled Residual Gradient Adaptation

KeepLoRA++: 基于层级缩放残差梯度适应的持续学习

Mao-Lin Luo, Yi-Lin Zhang, Zi-Hao Zhou, Yankun Hong, Xialiang Tong, Mingxuan Yuan, Tong Wei, Min-Ling Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of Computer Network and Information Integration, Southeast University, Ministry of Education（东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） 纠错

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

AI总结 针对预训练视觉语言模型持续学习中保留预训练知识、旧任务知识和学习新知识的冲突，提出KeepLoRA++，通过层级缩放残差梯度适应方法，限制LoRA参数更新到残差子空间并采用浅到深层缩放，平衡三者，在图像分类、视觉问答和视频理解任务上优于基线。

FrameOracle: Learning What to See and How Much to See in Videos

FrameOracle: 学习在视频中看什么以及看多少

Chaoyu Li, Tianzhi Li, Fei Tao, Zhenyu Zhao, Ziqian Wu, Maozheng Zhao, Juntong Song, Cheng Niu, Pooyan Fazli

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出FrameOracle轻量模块，预测相关帧及其数量，通过课程学习从弱代理信号到强监督，在多个VLM和基准上以更少帧数保持或提升精度。

Comments ICML 2026. Project page: https://people-robots.github.io/frameoracle/

EPIC: A System Framework for Efficient Egocentric Perception on Embodied AR Glasses

EPIC：面向具身AR眼镜的高效自我中心感知系统框架

Tianhua Xia, Haiyu Wang, Jiajing Zheng, Su Chen, Sai Qian Zhang

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)

AI总结 提出EPIC系统，通过算法-硬件协同优化，利用注视、姿态和惯性信号推断用户意图，仅保留高分辨率感知输入中最具信息量的部分，平均减少27.5倍内存占用和24.3倍能耗，同时保持自我中心视频理解任务的智能辅助精度。

OneBar: An End-to-End Content-Grounded Generative Query Recommendation Framework for E-Commerce Video Feeds

OneBar：一种面向电商视频流的端到端内容驱动生成式查询推荐框架

Yao Tang, Ying Yang, Ben Chen, Yufei Ma, Zihan Liang, Chenyi Lei, Wenwu Ou, Jian Liu

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)

AI总结 提出OneBar框架，通过协同多模态意图对齐、统一端到端架构和渐进偏好学习，解决短视频平台查询推荐中的延迟和偏好漂移问题，显著提升查询曝光和点击。

Comments Any questions feel free to contact: benchen4395@gmail.com