MA-LMM ist ein Modell, das eine Speicherbank verwendet, um effizient und effektiv das Verständnis von Langzeitvideos zu ermöglichen, indem es die Beschränkungen der Kontextlänge von Großsprachmodellen und den Grafikspeicherverbrauch überwindet.
Wir präsentieren LongVLM, ein einfaches und effektives VideoLLM, das sowohl lokale als auch globale Informationen in langen Videos erfasst, um ein umfassendes Verständnis zu ermöglichen.
Der Videoagent konstruiert ein strukturiertes Gedächtnis, um sowohl generische zeitliche Ereignisbeschreibungen als auch objektzentrierte Verfolgungszustände von Videos zu speichern. Basierend auf diesem Gedächtnis kann der Videoagent interaktiv Werkzeuge wie Videosegmentlokalisierung und Objektgedächtnisabfrage nutzen, um Aufgaben zum Videoverständnis zu lösen.
Zustandsraummodelle, exemplifiziert durch Mamba, zeigen vielversprechendes Potenzial als leistungsfähige Alternative zu herkömmlichen Transformern für Videoanalyseaufgaben.