论文阅读与技术实践

知行札记

这里记录论文阅读、技术实验与工程复盘。每篇笔记都尽量说清楚：它解决了什么、为什么有效，以及怎样真正用起来。

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共 8 篇文章

综述

面向多模态大模型的视频理解综合评测基准，包含 20 个任务。

综述

多模态大模型 Token 压缩方法综述，回答 "视觉 token 太多怎么省"。

综述

视频基础模型（ViFM）综述，重点讲自监督预训练，尤其是掩码重建类方法。

综述

聚焦 "长视频理解" 的多模态大模型综述，核心贡献是提出时间推理粒度的分层框架。

综述

第一篇系统梳理 "用 LLM 做视频理解" 的综述，提出统一分类框架，并汇总了视频理解任务、数据集和评测指标。

长视频Benchmark

针对极端长视频（平均 68 分钟）的评测基准：103 个视频（共 117 小时）+ 1,549 道专家人工标注题，提出六大核心时间理解能力框架

长视频Benchmark

提出 referring reasoning（指称推理）任务 + 长视频交错理解基准：3,763 个视频（最长 1 小时）+ 6,678 道人工标注多选题 + 17 个细分类别

长视频Benchmark

首个全频谱（full-spectrum）多模态视频理解评测基准：900 视频、2700 道人工标注多选题

我关注计算机视觉、长视频理解方向，以及如何把复杂概念解释清楚。

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