视觉大模型 / VLM

Attend Before Attention: Efficient and Scalable Video Understanding via Autoregressive Gazing

先关注再注意：通过自回归注视实现高效的可扩展视频理解

Baifeng Shi, Stephanie Fu, Long Lian, Hanrong Ye, David Eigen, Aaron Reite, Boyi Li, Jan Kautz, Song Han, David M. Chan, Pavlo Molchanov, Trevor Darrell, Hongxu Yin

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Clarifai（Clarifai公司） ； NVIDIA（英伟达公司） 纠错

专题命中 视觉问答 ：MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 AutoGaze通过自回归选择视频中的关键块，减少冗余并提升处理效率，使大语言模型能处理长视频并取得更优表现。

Comments CVPR 2026. Project page: https://autogaze.github.io/

SommBench: Assessing Sommelier Expertise of Language Models

SommBench：评估语言模型的品酒师专业能力

William Brach, Tomas Bedej, Jacob Nielsen, Jacob Pichna, Juraj Bedej, Eemeli Saarensilta, Julie Dupouy, Gianluca Barmina, Andrea Blasi Núñez, Peter Schneider-Kamp, Kristian Košťál, Michal Ries, Lukas Galke Poech

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SommBench是一个多语言基准，用于评估语言模型的品酒师专业能力，包含三个任务：葡萄酒理论问答、葡萄酒特征补全和食物-葡萄酒配对，测试模型在感官判断上的能力。