视频大模型

Modularized Dynamic-Granularity Video LLM for Multi-Event Long Video Understanding

用于多事件长视频理解的模块化动态粒度视频语言模型

Wei Feng, Xin Wang, Yu-Wei Zhan, Yuwei Zhou, Wenwu Zhu

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

AI总结 针对长视频理解中视觉令牌预算与多事件捕捉的矛盾问题，提出MoD-VLLM框架，含正-负视频片段定位和模块化动态粒度反射模块，结合动态粒度强化学习策略，在多事件长视频基准测试中显著优于现有基线。

Comments Accepted by 2026 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2026)

Video Streaming Thinking: VideoLLMs Can Watch and Think Simultaneously

视频流思考：VideoLLMs可以同时观看和思考

Yiran Guan, Liang Yin, Dingkang Liang, Jianzhong Ju, Zhenbo Luo, Jian Luan, Yuliang Liu, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； MiLM Plus Xiaomi Inc.（小米公司） 纠错

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

AI总结 VST提出了一种视频流理解的新范式，通过在流式过程中激活推理，提高实时响应和理解能力，同时在多个基准测试中表现出更高的效率和泛化能力。

Comments Accepted by ECCV 2026, project page https://1ranguan.github.io/VST/