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# 长视频记忆

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  1. arXiv

    GEB 用视觉身份把长视频观察串成实体传记,在 EgoLifeQA 上把准确率推到 72.0%,比最强已发表记忆框架高 4.4 个百分点

    该工作提出 Grounded Entity Biographies(GEB)长视频记忆框架,把跨片段中同一物理实例的视觉落地观察归组成可检索的“传记”,并在问答时把传记与情节证据一起检索;在四个基准(含日长与周长录像)上,多选与开放式问答均优于既有记忆框架,EgoLifeQA 达到 72.0% 准确率,比最强已发表结果高 4.4 个百分点,消融显示落地身份关联与传记阅读各自都有贡献,而仅增加描述无法完全复现这些增益。

  2. arXiv

    Realtime-Venus 用两个 9B 前端把实时对话与后台任务拆成双循环,在八项视频基准中的六项领先在线模型

    该工作提出 Realtime-Venus 主动式全双工交互系统,包含分别训练的 9B 模型 Realtime-Venus-Omni(音视频交互)与 Realtime-Venus-Audio(语音交互),二者以共享因果时间线统一连续感知、对话控制、原生语音生成与私有委派请求,并由 Realtime-Venus-Harness 在双循环运行时中异步执行后台能力,在八项视频基准中的六项取得所比较在线模型的最高分,并在多项音频理解、口语问答与全双工重叠语音指标上领先或持平。

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