考考大模型视频理解能力,中科院人大百川提出新基准合成框架
考考大模型视频理解能力,中科院人大百川提出新基准合成框架测试Gemini1.5 Pro、GPT-4o等多模态大模型的新基准来了,针对视频理解能力的那种。
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测试Gemini1.5 Pro、GPT-4o等多模态大模型的新基准来了,针对视频理解能力的那种。
OpenAI和谷歌接连两场发布会,把AI视频推理卷到新高度。 但业界还缺少可以全面评估大模型视频推理能力的基准。 终于,多模态大模型视频分析综合评估基准Video-MME,全面评估多模态大模型的综合视频理解能力,填补了这一领域的空白。
探索视频理解的新境界,Mamba 模型引领计算机视觉研究新潮流!传统架构的局限已被打破,状态空间模型 Mamba 以其在长序列处理上的独特优势,为视频理解领域带来了革命性的变革。
秒懂视频的AI诞生了!KAUST和哈佛大学研究团队提出MiniGPT4-Video框架,不仅能理解复杂视频,甚至还能作诗配文。
来自UC berkeley的研究人员开源了首个世界模型,多模态性能优秀,长视频理解吊打GPT-4,同时将上下文长度增加到百万级别
视频理解因大量时空冗余和复杂时空依赖,同时克服两个问题难度巨大,CNN 和 Transformer 及 Uniformer 都难以胜任,Mamba 是个好思路,让我们看看本文是如何创造视频理解的 VideoMamba。
在视频理解这一领域,尽管多模态模型在短视频分析上取得了突破性进展,展现出了较强的理解能力,但当它们面对电影级别的长视频时,却显得力不从心。因而,长视频的分析与理解,特别是对于长达数小时电影内容的理解,成为了当前的一个巨大挑战。
在 2024 世界经济论坛的一次会谈中,图灵奖得主 Yann LeCun 提出用来处理视频的模型应该学会在抽象的表征空间中进行预测,而不是具体的像素空间 [1]。借助文本信息的多模态视频表征学习可抽取利于视频理解或内容生成的特征,