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实时视频理解是计算机视觉领域的重要研究方向，其核心目标是通过低延迟处理视频流数据，实现从感知到决策的闭环。传统视频分析系统通常采用离线批处理模式，延迟较高，难以满足自动驾驶、服务机器人等实时性要求严格的场景。StreamingClaw框架通过流式处理、多模态记忆和具身技能工具包三大创新，将端到端延迟控制在200ms内，显著提升了系统的实时性和交互能力。该框架采用动态滑动窗口和KV缓存优化技术，结合

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