视频大模型

Pop-Up Distractions Reveal Bag-of-Events Behavior in Video Large Language Models

弹出式干扰揭示视频大语言模型中的事件袋行为

Oscar Chew, Serhii Honcharenko, Qian-Hui Chen, Patricia Lu, Dishant Zaveri, Khoa D. Doan, Kuan-Hao Huang

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； National Taiwan University（台湾国立大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； VinUniversity（文大学） 纠错

专题命中 动作与事件理解 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 通过插入无关广告片段，发现视频大语言模型常将不同片段的事件错误关联，表现出将视频视为事件集合而非时间序列的“事件袋”行为。

Foresight Without Seeing: Latent Futures for World Action Models

无视觉前瞻：面向世界动作模型的潜在未来

Jiakai Huang, Zhongbo Wu, Zheng Zhang, Zihan Wang, Shan You, Tao Huang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ACE Robotics（ACE机器人公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 动作与事件理解 ：video generation(abstract)

AI总结 本文提出ForeWAM，一种动力学条件下的直接策略WAM，通过Future-KV和动力学寄存器在无需显式生成未来视频的情况下，使直接策略WAMs兼具高效动作预测与预测动力学暴露能力，在LIBERO和LIBERO-Plus上取得高成功率。

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