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标签:检索-定位×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
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6月12日
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AITOP6月12日 12:57
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6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:23
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AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
10:53
10:53arXiv cs.AI@Sukmin Seo, Geewook Kim
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该研究指出,在小时级长视频中,自然语言时间定位(Temporal Grounding)的核心瓶颈是搜索而非识别。现有视频大模型(Video-LLMs)在短片上表现良好,但在小时级视频中因无法高效搜索相关区域而崩溃。作者发布了首个开放域小时级时间定位基准 ExtremeWhenBench(194个视频,平均75.7分钟,最长9小时,2273条查询),发现所有开源 Video-LLM 均不如简单的帧级检索基线。失败分析显示85%的错误源于搜索失败,而“检索-定位”混合方法比单一 Video-LLM 提升6.7倍,类似于开放域问答中的“检索-阅读”范式。
论文时间定位长视频理解检索-定位Video-LLM基准测试

推荐理由:做长视频理解或视频检索的开发者会发现,当前 Video-LLM 在小时级视频上几乎不可用,而简单的检索基线反而更有效——这个反直觉结论值得点开看看,或许能帮你重新设计系统架构。
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