点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达香港中文大学岳翔宇老师招收人工智能全奖博士生、博士后、研究助理、实习生岳翔宇博士（个人主页 http://people.eecs.berkeley.edu/~xyyue）将于今年秋季加入香港中文大学Information Engineering担任助理教授。他于加州大学伯克利分校获得电子计算机博士学位，在Berkeley AI R

所以字节的判断是，如果模型内部存在一种更稳定、更抽象的“语义状态”，那这些本质相同、只是说法不同的句子，其实没必要被分别记忆，而是可以在内部收敛到相近的表示。语义表示latent很容易被diffusion带偏，最后退化成一个“穿了马甲的token”，即表面是连续向量，但骨子里还是在记词，根本没形成真正的语义抽象。更值得注意的是，Cola DLM还顺手指出了一件更大的事——长期以来“统一多模态”卡住

功能强大的精简型单板计算机的推出带动了一些新产品的设计，在通过小型化优化成本及效率的应用中，它的效用尤为明显。另外，视觉系统可以利用功能全面的板级机器视觉摄像头进一步缩小产品总体尺寸并实...

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基于LVBench等数据集的大量实验评估表明，Vamba在长视频理解任务中以4.3%的显著优势超越了现有的高效长视频理解模型，并在多个分布各个视频时常区间的基准测试中展现出了卓越的竞争力。现有方法在处理这个问题时，往往采用压缩视频token数量的模型设计，即通过不同的压缩机制合并或删除一些非必要的视频token并缩短视频token序列长度，从而降低多模态模型在长视频理解任务上的资源消耗。在长视频理

由于多选题评测方法的局限性以及最新多模态大语言模型(MLLMs)的高级推理能力，模型可以在不真正理解内容的情况下，通过组合短视频片段信息与简单排除法来得出正确答案，导致评测结果存在"虚高"现象，无法真实反映模型的推理能力。为解决这一关键挑战，南京大学、上海人工智能实验室等机构的研究团队提出了发表在ICLR 2025会议上的一个线索推理驱动的长视频理解评测新标杆——CG-Bench，这是一个专为长视

在不同粒度的任务对齐中，StreamFormer使用冻结的SigLIP Text Encoder来桥接不同的任务的语义空间，使得即使任务之间的标注各不相同，也都能够通过Text Encoder的统一编码，对齐到同一个语义空间。的高质量人工标注、多粒度视频数据集来训练模型，包含动作识别（AR）、视频文本检索（TVR）、时序动作定位（TAL）、自然语言动作定位（TVG）、视频目标分割（VOS）、指代目

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