视频大模型

Understanding Temporal Logic Consistency in Video-Language Models through Cross-Modal Attention Discriminability

通过跨模态注意力可区分性理解视频-语言模型中的时间逻辑一致性

Chengzhi Li, Heyan Huang, Ping Jian, Zhen Yang, Yaning Tian, Zhongbin Guo

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology, Beijing, China（北京理工大学计算机科学与技术学院，北京，中国） ； Beijing Engineering Research Center of High Volume Language Information Processing and Cloud Computing Applications, Beijing Institute of Technology, Beijing, China（高性能语言信息处理与云计算应用北京工程研究中心，北京理工大学，北京，中国） 纠错

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

AI总结 研究探讨视频-语言模型在时间逻辑一致性问题上的核心原因，提出TCAS方法提升跨模态注意力的时序分辨能力，实验验证了方法对时间逻辑一致性的提升效果。

Comments Accepted by CVPR 2026

Unified Video-Language Pre-training with Synchronized Audio

Shentong Mo, Haofan Wang, Huaxia Li, Xu Tang

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

On the Audio Hallucinations in Large Audio-Video Language Models

Taichi Nishimura, Shota Nakada, Masayoshi Kondo

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

Comments 6 pages

RTQ: Rethinking Video-language Understanding Based on Image-text Model

Xiao Wang, Yaoyu Li, Tian Gan, Zheng Zhang, Jingjing Lv, Liqiang Nie

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

Comments Accepted by ACM MM 2023 as Oral representation

Journal ref In International Conference on Multimedia. ACM, 557--566 (2023)

AdaThinkV: Adaptive Thinking for Token-Efficient Video Reasoning

AdaThinkV：面向令牌高效视频推理的自适应思维

Jingqi Tian, Haoji Zhang, Lin Chen, Hongbo Jin, Haonan Xu, Tianrui Zhu, Xingming Shui, Shilin Ma, Wenjing Yang, Yansong Tang

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

AI总结 本研究提出AdaThinkV自适应视频推理框架，通过ThinkGain与VRPO解决CoT推理的令牌浪费问题，在视频推理任务中以更少令牌实现优于最强自适应基线的准确率。

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。

Find, Fix, Reason: Context Repair for Video Reasoning

寻找、修复、推理：视频推理中的上下文修复

Haojian Huang, Chuanyu Qin, Yinchuan Li, Yingcong Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种上下文修复方法，通过冻结的教师模型提供最小证据补丁，帮助学生模型在保持问题不变的情况下快速定位目标区域，提升视频推理的准确性和泛化能力。

Comments 22 pages, 7 figures, 17 tables. Accepted by ICML 2026

Geometry-Guided 3D Visual Token Pruning for Video-Language Models

基于几何的3D视觉标记修剪用于视频-语言模型

Han Li, Zehao Huang, Jiahui Fu, Naiyan Wang, Si Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Geo3DPruner框架，通过几何感知全局注意力建模跨帧相关性，并采用两阶段修剪过程，保留90%的视觉标记同时保持90%原始性能，优于现有文本引导和视觉引导修剪方法。

Comments Accepted by CVPR 2026

Reinforce to Learn, Elect to Reason: A Dual Paradigm for Video Reasoning

强化以学习，选择以推理：视频推理的双范式

Songyuan Yang, Weijiang Yu, Jilin Ma, Ziyu Liu, Guijian Tang, Wenjing Yang, Huibin Tan, Nong Xiao

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RLER双范式，通过强化学习生成证据并验证推理一致性，提升视频推理的可靠性和可解释性，实验表明其在多个基准上均取得最佳性能。

Comments Accepted at CVPR 2026. Camera-ready version

Select Less, Reason More: Prioritizing Evidence Purity for Video Reasoning

Xuchen Li, Xuzhao Li, Shiyu Hu, Kaiqi Huang

机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； UCAS（中国科学院自动化研究所） ； ZGCA（中钢集团自动化研究所） ； NTU（国立台湾大学） 纠错

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

Comments Preprint, Under review

VideoRFT: Incentivizing Video Reasoning Capability in MLLMs via Reinforced Fine-Tuning

Qi Wang, Yanrui Yu, Ye Yuan, Rui Mao, Tianfei Zhou

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

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

Comments Accepted by NeurIPS 2025. Code: https://github.com/QiWang98/VideoRFT

Enhancing Video-Language Representations with Structural Spatio-Temporal Alignment

Hao Fei, Shengqiong Wu, Meishan Zhang, Min Zhang, Tat-Seng Chua, Shuicheng Yan

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

Comments Accepted by IEEE TPAMI 2024

Journal ref [J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2024

VLANet: Video-Language Alignment Network for Weakly-Supervised Video Moment Retrieval

Minuk Ma, Sunjae Yoon, Junyeong Kim, Youngjoon Lee, Sunghun Kang, Chang D. Yoo

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

Comments 16 pages, 6 figures, European Conference on Computer Vision, 2020

EgoVLPv2: Egocentric Video-Language Pre-training with Fusion in the Backbone

Shraman Pramanick, Yale Song, Sayan Nag, Kevin Qinghong Lin, Hardik Shah, Mike Zheng Shou, Rama Chellappa, Pengchuan Zhang

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

Comments Published in ICCV 2023

Towards Fast Adaptation of Pretrained Contrastive Models for Multi-channel Video-Language Retrieval

Xudong Lin, Simran Tiwari, Shiyuan Huang, Manling Li, Mike Zheng Shou, Heng Ji, Shih-Fu Chang

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

Comments To appear in CVPR 2023; The code will be released at https://github.com/XudongLinthu/upgradable-multimodal-intelligence

CLIP-ViP: Adapting Pre-trained Image-Text Model to Video-Language Representation Alignment

Hongwei Xue, Yuchong Sun, Bei Liu, Jianlong Fu, Ruihua Song, Houqiang Li, Jiebo Luo

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

Comments Accepted by ICLR 2023

Survey: Transformer based Video-Language Pre-training

Ludan Ruan, Qin Jin

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

Video-Language Understanding: A Survey from Model Architecture, Model Training, and Data Perspectives

视频-语言理解：从模型架构、模型训练和数据视角的综述

Thong Nguyen, Yi Bin, Junbin Xiao, Leigang Qu, Yicong Li, Jay Zhangjie Wu, Cong-Duy Nguyen, See-Kiong Ng, Luu Anh Tuan

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 其他视频模型 ：video-language(title,abstract)

AI总结 本文综述了视频-语言理解系统的关键任务与挑战，从模型架构、训练和数据角度总结方法，并比较性能，探讨未来研究方向。

Comments Accepted at ACL 2024 (Findings). Code is available at https://github.com/nguyentthong/video-language-understanding

HiLight: Technical Report on the Motern AI Video Language Model

Zhiting Wang, Qiangong Zhou, Kangjie Yang, Zongyang Liu, Xin Mao

专题命中 其他视频模型 ：video language model(title)；分类 cs.CV、eess.IV、cs.MM

GA2-CLIP: Generic Attribute Anchor for Efficient Prompt Tuningin Video-Language Models

GA2-CLIP：通用属性锚点用于视频-语言模型高效提示微调

Bin Wang, Ruotong Hu, Wentong Li, Wenqian Wang, Mingliang Gao, Runmin Cong, Wei Zhang, Xudong Jiang

机构 * Shandong Provincial Key Laboratory of New Power Distribution & Utilization Technology and Equipment, School of Electrical and Electronic Engineering, Shandong University of Technology（山东省新型电力分布与利用技术及设备重点实验室，山东理工大学电气与电子工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Shandong University of Technology（山东理工大学计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学人工智能学院） ； Pillar of Information Systems Technology and Design, Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学信息系统技术与设计 pillar） ； School of Control Science and Engineering, Shandong University（山东大学控制科学与工程学院） 纠错

专题命中 其他视频模型 ：video-language(title)；分类 cs.CV

AI总结 GA2-CLIP通过引入外部监督提示和无关视频集，优化视频任务中V-L模型的泛化性能，防止语义空间过拟合，提升模型在新类别预测上的表现。

Comments Technical Report

Contrastive Video-Language Segmentation

Chen Liang, Yawei Luo, Yu Wu, Yi Yang

专题命中 其他视频模型 ：video-language(title)；分类 cs.CV

Catalogue Grounded Multimodal Attribution for Museum Video under Resource and Regulatory Constraints

博物馆视频下的资源与监管约束下的目录引导多模态归因

Minsak Nanang, Adrian Hilton, Armin Mustafa

机构 * University of Surrey（萨里大学） 纠错

专题命中 其他视频模型 ：video language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 本文提出一种目录引导的多模态归因方法，用于博物馆视频内容的自动化元数据生成，以提高档案馆发现性并满足资源和监管要求。

Comments Demo video url: https://jn00767.pages.surrey.ac.uk/catalogue-grounded-multimodal-attribution-for-museum-video/

Fre-Res: Frequency-Residual Video Token Compression for Efficient Video MLLMs

Fre-Res: 频率-残差视频令牌压缩用于高效的视频多模态大语言模型

Yigui Feng, Qinglin Wang, Yang Liu, Jie Liu

机构 * College of Computer Science, National University of Defense Technology（计算机科学学院，国防科技大学） ； Shien-Ming Wu School of Intelligent Engineering, South China University of Technology（智能工程谢民明伍学院，华南理工大学） 纠错

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

AI总结 Fre-Res通过分离空间和时间信息，实现视频令牌压缩，在保持细节精度的同时提升效率，适用于短时事件和长视频推理。

Comments 24 pages, 5 figures

MACD: Model-Aware Contrastive Decoding via Counterfactual Data

MACD：基于反事实数据的模型感知对比解码

Qixin Xiao, Kun Zhou

机构 * University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA（密歇根大学，安娜堡分校） ； University of California San Diego, La Jolla, CA, USA（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 其他视频模型 ：video language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出MACD方法，利用视频语言模型自身反馈识别导致幻觉的目标区域，生成目标级反事实输入，结合对比解码减少幻觉，提升多模型在复杂场景下的准确性。

Towards Unified Vision-Language Models with Incomplete Multi-Modal Inputs

面向不完整多模态输入的统一视觉-语言模型

Xiang Fang, Wanlong Fang, Changshuo Wang, Keke Tang, Daizong Liu, Siyi Wang, Wei Ji

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Guangzhou University（广州大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 其他视频模型 ：video-language(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对视频-语言模型在传感器失效导致模态不完整数据下的训练-测试不一致问题，提出首个统一的不完整视频-语言模型作为即插即用模块，提升多模态任务性能。

Comments Published in AAAI 2026

SteerSeg: Attention Steering for Reasoning Video Segmentation

SteerSeg: 基于注意力引导的视频分割

Ali Cheraghian, Hamidreza Dastmalchi, Abdelwahed Khamis, Morteza Saberi, Aijun An, Lars Petersson

机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； York University（约克大学） ； CSIRO Data61（CSIRO数据61） ； UTS（UTS大学） 纠错

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

AI总结 SteerSeg通过输入级条件引导解决注意力对齐问题，结合可学习软提示和推理引导的CoT提示，提升视频分割的时空定位能力。

Comments Project page: https://steerseg.github.io

MM-TS: Multi-Modal Temperature and Margin Schedules for Contrastive Learning with Long-Tail Data

MM-TS: 多模态温度和边距调度用于长尾数据的对比学习

Siarhei Sheludzko, Dhimitrios Duka, Bernt Schiele, Hilde Kuehne, Anna Kukleva

机构 * University of Bonn（波恩大学） ； MPI for Informatics, SIC（信息研究所） ； Tuebingen AI Center/University of Tuebingen（图宾根人工智能中心/图宾根大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM Watson人工智能实验室） 纠错

专题命中 其他视频模型 ：video-language(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MM-TS通过动态温度和边距调度提升多模态对比学习在长尾数据上的性能，实现InfoNCE和最大边距方法的统一。

Comments 18 pages, 11 figures. Accepted at WACV 2026

DeepVideo-R1: Video Reinforcement Fine-Tuning via Difficulty-aware Regressive GRPO

DeepVideo-R1: 通过难度感知的回归GRPO实现视频强化微调

Jinyoung Park, Jeehye Na, Jinyoung Kim, Hyunwoo J. Kim

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Korea University（韩国大学） 纠错

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

AI总结 DeepVideo-R1通过回归GRPO和难度感知数据增强，提升视频大语言模型的推理能力。

Comments NeurIPS 2025

Analyzing Reasoning Consistency in Large Multimodal Models under Cross-Modal Conflicts

在跨模态冲突下分析大型多模态模型的推理一致性

Zhihao Zhu, Jiafeng Liang, Shixin Jiang, Jinlan Fu, Ming Liu, Guanglu Sun, See-Kiong Ng, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出逻辑图扰动协议，通过主动视觉上下文细化方法，解决大型多模态模型在跨模态冲突下的推理一致性问题，提升推理鲁棒性。

Comments 10 pages, 5 figures