视频大模型

Evidence-Driven Dynamic Visual Selector for Efficient Long Video Understanding

用于高效长视频理解的证据驱动型动态视觉选择器

Bo Zhang, Wenxin Wang, Feng Chen, Zhihao Zhang, Zixuan Wang, Changsheng Li, Yinjie Lei

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

AI总结 本文提出基于目标MLLM内部注意力证据的动态视觉选择框架EviSelect，通过GRPO优化的随机策略实现高效长视频理解，在三个基准上性能更优，视觉token减少约50%、端到端加速3.9倍。

Comments Project Page: https://zhangbo135.github.io/EviSelect/

One Ranking, Any Budget: Matryoshka Evidence-to-Context Frame Selection for Long-Video Understanding

单一排序，任意预算：用于长视频理解的套娃式证据到上下文帧选择框架

Wang Chen, Yu Chen, Xiang Wang, Shuai Li, Jinfa Huang, Xiawu Zheng

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

AI总结 本文提出MEC帧选择框架，将长视频帧选择建模为套娃式排序问题，构建单一可复用排序适配任意预算，提升了长视频理解的准确率并降低了选择延迟。

Comments 21 pages, 7 figures, 7 tables

StreamArena: Toward Continuous, Interactive, and Long-Horizon Agentic Streaming Video Understanding

StreamArena：面向连续、交互式且长视界的智能体流媒体视频理解

Xichen Zhang, Guankai Li, Yinghao Zhu, Shijian Wang, Sitong Wu, Shaozuo Yu, Meng Chu, Yuan Lu, Jiaya Jia

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 针对当前智能体流媒体视频理解评估的缺陷，提出StreamArena基准，设计StreamMind架构解决连续交互与长视界理解的张力，在四项能力上优于现有基线并降低延迟。

Beyond Frame Selection: Rethinking Long-Video Understanding with MLLMs

超越帧选择：用多模态大语言模型重新思考长视频理解

Ziling Huang, Shin'ichi Satoh

机构 * National Institute of Informatics（信息学研究所） 纠错

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

AI总结 针对 MLLMs 长视频理解的帧选择策略难以兼顾全局与局部信息的问题，提出 VideoRouter 模型，通过时间层次结构和验证引导路由器协调全局与局部推理，在 VideoMME 数据集上实现性能提升。

MAC 2026: Advancing Micro-Action Analysis Towards Fine-Grained Understanding

MAC 2026：推动微动作分析迈向细粒度理解

Kun Li, Dan Guo, Jihao Gu, Pengyu Liu, Xiaobai Li, Haoyu Chen, Yanbin Hao, Guoying Zhao, Meng Wang

机构 * United Arab Emirates University（阿联酋大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Oulu（奥卢大学） ； CMVS, University of Oulu（奥卢大学计算机视觉与媒体研究中心） 纠错

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

AI总结 本文介绍第三届MAC 2026，以从识别到细粒度微动作理解为主题，扩大挑战范围，引入新任务并借助多模态大语言模型评估，总结了相关数据集、设置、结果等，还探讨了微动作分析未来方向及在视频理解中的作用。

Comments Challenge Summary Paper of the 3rd Micro-Action Analysis Grand Challenge (MAC 2026) at ACM Multimedia 2026

Versatile Video Representation via Feed-Forward 2D Gaussian Splatting Tokenization

基于前馈二维高斯溅射标记化的通用视频表示

Zhenghao Chen, Zicong Chen, Lei Liu, Yiming Wu, Dong Xu

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

AI总结 本研究提出基于前馈2DGS标记化的GVT框架，通过STGE与GSP策略实现通用视频表示，在四项视频任务的多数据集评估中，其重建、压缩性能达先进水平，动作识别提升，生成性能可与MAGVIT-v2媲美。

Comments Accepted by ACM MM 2026, Rio de Janeiro, Brazil