视频大模型

STAC: Selective Spatiotemporal Aggregation and Compression for Video Reasoning Segmentation

STAC：用于视频推理分割的选择性时空聚合与压缩

Syed Ariff Syed Hesham, Yun Liu, Guolei Sun, Jing Yang, Henghui Ding, Xue Geng, Xudong Jiang

机构 * School of EEE, Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学电气与电子工程学院） ； Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore（新加坡资讯通信研究院） ； VCIP, CS, Nankai University, Tianjin, China（中国天津南开大学计算机科学学院视觉计算与模式识别实验室） ； AAIS, Nankai University, Tianjin, China（中国天津南开大学人工智能学院） ； NKIARI, Shenzhen Futian, China（中国深圳福田国家知识创新工程研究院） ； Guizhou University, Guizhou, China（中国贵州大学） ； Fudan University, Shanghai, China（中国上海复旦大学） 纠错

专题命中 其他视频模型 ：video reasoning(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 视频推理分割面临高成本问题，现有方法有局限。基于状态空间模型，STAC通过解耦的空间和时间扫描丰富特征，利用冗余进行分层压缩，在零样本流兼容设置下减少令牌、加速并超越基线。

Latent Visual Cache for Video Reasoning

用于视频推理的潜在视觉缓存

Yongheng Zhang, Zhipeng Xu, Hao Wu, Yinghui Li, Di Yin, Xing Sun, Philip S. Yu

机构 * Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 其他视频模型 ：video reasoning(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究视频推理中视觉锚定衰减问题，提出潜在视频缓存Latent-VC插入解码器，通过监督对比缓存对齐等训练，在多视频基准测试中表现优于基线，能保留视觉证据提升推理。