视频大模型

Confidence-Aware Tool Orchestration for Robust Video Understanding

置信度感知的工具编排用于鲁棒视频理解

Yangfan He, Yujin Choi, Jaehong Yoon

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

AI总结 针对视频推理模型盲目信任所有帧的问题，提出Robust-TO框架，通过每帧可信度评分、统一证据接口和三阶段合成机制，在八项任务上实现56.4%准确率，超越最强开源基线10.6%，并在五种真实扰动下保持54.3%准确率。

Comments Project page: https://rova-v2.github.io/

HarmVideoBench: Benchmarking Harmful Video Understanding in Large Multimodal Models

HarmVideoBench：大型多模态模型中有害视频理解的基准测试

Jiajun Wu, Haoyu Kang, Yining Sun, Jiacheng Hou, Heng Zhang, Danyang Zhang, Zhenjun Zhao, Haochi Zhang, Leixin Sun, Eric Hanchen Jiang, Yushan Li, Ruiyu Li, Mengkai Huang, Yan Gao, Xu Zhang, Guancheng Wan

机构 * Central South University（中南大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； ByteDance Inc（字节跳动公司） ； University of Zaragoza（阿拉维达大学） ； CosmosMind ； Wuhan University（武汉大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Southeast University（东南大学） ； Tencent（腾讯公司） ； Nankai University（南开大学） ； Supermicro Computer Inc（Supermicro计算机公司） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 提出HarmVideoBench，一个包含1379个视频和4137道选择题的多层次诊断基准，从三个维度评估模型对有害视频的深层理解，并引入BCR方法将宏平均准确率从61.7%提升至84.4%。

ProtoKV: Streaming Video Understanding under Delayed Query with Summary-State Memory

ProtoKV: 延迟查询下的流式视频理解与摘要状态记忆

Le Tu Ngoc Minh, Jinyeong Lim, Dongsu Han

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出ProtoKV，一种固定内存的流式视频理解记忆机制，通过摘要状态表示远历史，在长延迟查询下准确率提升高达12.5点。

Comments 20 pages, 4 figures, Accepted to ICML 2026

Symmetric Entropy-Constrained Video Coding for Machines

面向机器的对称熵约束视频编码

Yuxiao Sun, Meiqin Liu, Chao Yao, Qi Tang, Jian Jin, Weisi Lin, Frederic Dufaux, Yao Zhao

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；分类 eess.IV、cs.MM

AI总结 提出SEC-VCM框架，通过双向熵约束机制对称对齐视频编解码器与视觉骨干网络，保留语义并丢弃无关信息，结合语义-像素双路径融合提升机器视觉任务性能，在多项任务上显著优于H.266/VVC。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Image Processing. This is the author's accepted manuscript (AAM)

DnA: Denoising Attention for Visual Tasks

DnA：用于视觉任务的去噪注意力

Ron Campos, Subhajit Maity, Xin Li, Srijan Das, Aritra Dutta

机构 * University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

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

AI总结 提出去噪注意力（DnA），通过正负查询分离相关与无关特征，提升多头部注意力的判别性，在ImageNet-1K上提升0.8%，并适用于视频理解任务。

Journal ref European Conference on Computer Vision (ECCV 2026)