搜索
腾讯混元团队提出了 Multi-Stream Scene Script（MTSS），一种全新的视频描述范式 —— 将传统的 "一段话描述整个视频" 升级为 "多流结构化剧本"，通过 Stream Factorization 和 Relational Grounding 两大核心原则，让视频描述既忠实又可扩展，在视频理解和生成任务中均取得显著提升。
就在这两天，GitHub和Hugging Face社区上线了一枚医疗大模型领域的“核弹”。全球规模最大、性能最强的医疗视频理解大模型——uAI Nexus MedVLM（中文名：元智医疗视频理解大模型）开源！
让一个模型概括“这是一段什么视频”，并不难。
现有大模型评测分数日趋饱和，但与真实体验差距显著。南京大学傅朝友团队牵头，在 Google Gemini 评测团队邀约下推出视频理解新基准 Video-MME-v2。凭借创新的分层能力体系与组级非线性评分，以及 3300 + 人工时高质量标注，揭示模型与人类的巨大鸿沟（49 vs 90）、传统 Acc 指标虚高、以及 “Thinking” 并非总是增益等现象。
现有大模型评测分数日趋饱和，但与真实体验差距显著。南京大学傅朝友团队牵头，在Google Gemini评测团队邀约下推出视频理解新基准Video-MME-v2。凭借创新的分层能力体系与组级非线性评分，以及3300+人工时高质量标注，揭示模型与人类的巨大鸿沟（49vs90）、传统Acc指标虚高、以及「Thinking」并非总是增益等现象。
统一多模态模型在多模态内容理解与生成方面已展现出良好效果，但目前仍主要局限于图像领域。
Meta联合多所高校发布首个可规模化自动生成第一视角音视频理解数据的引擎EgoAVU ，让多模态大模型首次真正「听懂世界」。
现有的多模态模型往往被困在「视频」的孤岛里——它们只能回答视频内的问题。但在真实世界中，人类解决问题往往是「看视频找线索 -> 上网搜证 -> 综合推理」。
近日，多模态视频理解领域迎来重磅更新！由复旦大学、上海财经大学、南洋理工大学联合打造的 MeViSv2 数据集正式发布，并已被顶刊 IEEE TPAMI 录用。
在具身智能与视频理解飞速发展的今天，如何让 AI 真正 “看懂” 复杂的操作步骤？北京航空航天大学陆峰教授团队联合东京大学，提出视频理解新框架。该工作引入了 “状态（State）” 作为视觉锚点，解决了抽象文本指令与具象视频之间的对齐难题，已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收。