论文核心：让视频大模型学会“先找关键时间段，再放大看这段视频，最后回答问题”的长视频 Agent 模型。它不是简单均匀抽帧看完整视频（以往这样如果漏抽对应帧就会遗漏信息），而是走 localize → clip → answer 流程：localize：temporal grounding，定位视频时间范围crop：从原视频里截取这个时间段的视频 clip，并更密集抽帧给模型看。注意这里不是对视频

基准内置12种独立任务题型，覆盖基础视觉→时序动态→高阶综合推理全维度：时序行为、运动模式、多目标跨帧追踪、时序先后推理、事件因果推导、长视频摘要、跨模态信息融合、多语言视频理解、细节定位、空间关系推理、抽象剧情理解、多线索综合问答文章目录note一、Video-MME二、Video MME 12类任务体系三、Video MME关键实验结果Reference一、Video-MME论文：Video-

LLaVA-OneVision-2（LLaVA-OV-2） 是 LLaVA-OneVision 系列的下一代开源多模态大模型，定位是一个 8B 级统一视觉语言模型：同一个模型同时处理 图像、长视频、空间定位、时间定位、目标跟踪、操作轨迹理解 等任务。官方项目页强调它是 “fully-open recipe”，模型、数据、训练流程、日志都开放；论文摘要也说它是目前 OneVision 系列里能力最强

训练一个视频表征模型，用于query文本检索召回视频。文本、视频画面、ASR 文本处于同一个向量空间中的跨模态表征。因为GME模型没有经过图像/视频训练，所以这里的对比中GME是对帧图emb进行mean pooling处理multi-agent：Routing Agent：判断该聊天还是搜索。Search Agent：调用检索模型召回 Top-10，再调用 LLM 重排。Chat Agent：基于

给出了一套比较完整的 长视频 Omni 模型训练 recipe：AV-Skills 数据 → Short → Long → Timestamp CoT → GRPOAV-Flamingo 是一个面向长视频 Audio-Visual 理解的开源 7B 模型，核心贡献不是新 Backbone，而是 AV-Skills 大规模音视频数据、Short→Long 课程训练，以及带时间戳的 TAVIT CoT

VideoChat3 通过 I3D-ViT 早期时空压缩 + 自适应分辨率 + 大规模重标注/合成视频指令数据 + 四阶段训练，在完全开源的前提下，用 4B 参数实现了在通用、长视频、流式视频理解上优于同/更大规模开源模型的性能，并显著提升长视频推理效率和主动流式交互能力。通用长视频多模态大模型，针对现有视频MLLM痛点：普遍将视频拆分为独立图片序列编码，丢失帧间时序运动信息；长视频输入易出现To

Qwen3.8-Omni-Flash1、向 Qwen3.8-Omni-Flash 提出了一项任务：在 12 小时内提升 Qwen2.5-Omni-3B 的四川话识别能力，并交付可用模型。它自主选定 WenetSpeech-Chuan 评测集、固定评测标准并完成基线测试，随后直接听取语音样本，结合识别结果诊断问题，构建针对性的训练数据。在连续 4 轮实验中，Agent 累计构建了 3,413 条训练

一、问题描述一开始是用git时遇到报错：fatal: unable to access 'https://github.com/modelscope/modelscope-agent.git/': Could not resolve host: socks5显示是和git代理设置有关，因为想着是使用SOCKS5代理，所以可以使用以下命令来设置代理：git config --global http.

上面是因为pyspark的python环境和driver（主节点）的python环境版本不一致导致。注意driver（主节点master）上用的是虚拟环境conda里面的默认python版本，而worker是使用系统python版本。为了python版本一致，设置pyspark的python环境（worker的python版本）和driver的python版本一致。会优先，如果没有设置，则直接使用

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