LongVideoAgent: 通过多智能体推理理解长视频
发布:2025年12月23日 18:59
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•ArXiv
分析
这项研究通过利用多智能体推理来分析长视频，探索了一种理解视频的新方法。该研究的贡献在于通过将任务分配给多个智能体来支持复杂的视频分析。
引用
“论文可在ArXiv上获取。”
话题
video understanding
关于video understanding的新闻、研究和更新。由AI引擎自动整理。
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“论文可在ArXiv上获取。”
“该研究侧重于长视频叙事的一致性和高效处理。”
“该论文来自ArXiv，表明这是一篇预印本研究出版物。”
“该研究侧重于从长达一小时的视频中检索片段。”
“文章的核心在于重新思考链式思维推理在视频分析任务中的应用。”
“该研究引入了一个用于轻量级视频理解的框架。”
“Venus专为基于VLM的在线视频理解而设计。”
“PhyVLLM利用了运动-外观解耦。”
“文章的来源是ArXiv，表明这是一篇研究论文。”
“WorldMM 是一个动态多模态记忆代理。”
“本文重点研究用于时刻检索的自适应证据学习。”
“HanDyVQA 是一个用于细粒度手-物体交互动态的视频问答基准。”
“该研究侧重于视觉语言模型中用于视频理解的反事实推理。”
“TimeViper是一种混合Mamba-Transformer视觉-语言模型，用于高效的长视频理解。”