📄 论文总结
寒武纪-S:迈向视频空间超感知 / Cambrian-S: Towards Spatial Supersensing in Video
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种名为‘空间超感知’的新AI范式,强调模型不仅要识别视频内容,还需具备持续记忆、三维空间推理和预测建模能力,并通过新基准测试证明仅靠扩大数据规模无法实现这一目标,而引入预测机制能显著提升性能。
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寒武纪-S:迈向视频空间超感知 / Cambrian-S: Towards Spatial Supersensing in Video
这篇论文提出了一种名为‘空间超感知’的新AI范式,强调模型不仅要识别视频内容,还需具备持续记忆、三维空间推理和预测建模能力,并通过新基准测试证明仅靠扩大数据规模无法实现这一目标,而引入预测机制能显著提升性能。
SIMS-V:面向空间视频理解的模拟指令调优 / SIMS-V: Simulated Instruction-Tuning for Spatial Video Understanding
该论文提出了一种利用3D模拟器生成空间丰富视频数据的方法,仅需少量模拟示例就能有效训练视频语言模型,使其在现实世界空间推理任务中超越更大模型并媲美商业模型。
AVoCaDO:基于时序编排的音视频字幕生成器 / AVoCaDO: An Audiovisual Video Captioner Driven by Temporal Orchestration
这篇论文提出了一个名为AVoCaDO的音视频字幕生成模型,它通过两阶段训练方法有效整合视觉与听觉信息,生成时间上精确对齐的描述,在多个评测基准上显著优于现有开源模型。
Dr.V:一种通过细粒度时空定位诊断视频幻觉的分层感知-时序-认知框架 / Dr.V: A Hierarchical Perception-Temporal-Cognition Framework to Diagnose Video Hallucination by Fine-grained Spatial-Temporal Grounding
本文提出了一个名为Dr.V的分层框架,通过结合细粒度的时空定位和认知推理,有效检测和诊断大型视频模型在理解视频时产生的幻觉问题,并提供了包含丰富标注的基准数据集和诊断工具,以提高模型的可靠性和可解释性。
Kwai Keye-VL 1.5 技术报告 / Kwai Keye-VL 1.5 Technical Report
这篇论文提出了Keye-VL-1.5模型,它通过创新的慢快视频编码、渐进式预训练和综合后训练方法,显著提升了视频理解能力,在保持通用多模态任务竞争力的同时,特别擅长处理动态复杂的视频内容。