NVIDIA近日对外发布全新的AI视频搜索与摘要蓝图（AI Blueprint for Video Search and Summarization），这一技术方案将彻底改变传统视频分析的局限性。不同于过去仅能识别预设对象的固定模型，新方案通过结合生成式AI、视觉语言模型(VLM)和大语言模型(LLM)，实现了对视频内容的深度理解和自然交互。这套系统建立在NVIDIA NIM微服务架构之上，核心优势在于其强大的视频理解能力。通过将视频分段处理、密集描述生成和知识图谱构建等技术有机结合，系统可以准确理解和分析超长视频内容。用户可以通

当前，多模态大型语言模型（MLLM）在视频理解领域取得了显著进展，但处理超长视频仍然是一个挑战。 这是因为，MLLM 通常难以处理超过最大上下文长度的数千个视觉标记，并且会受到标记聚合导致的信息衰减的影响。 同时，大量的视频标记也会带来高昂的计算成本。为了解决这些问题，智源研究院联合上海交通大学、中国人民大学、北京大学和北京邮电大学等多所高校提出了 Video-XL，这是一种专为高效的小时级视频理解而设计的超长视觉语言模型。 Video-XL 的核心在于“视觉上下文潜在

​北京智源人工智能研究院联合上海交通大学、中国人民大学、北京大学和北京邮电大学等高校推出了一款名为Video-XL的超长视频理解大模型。这款模型是多模态大模型核心能力的重要展示，也是向通用人工智能（AGI）迈进的关键步骤。与现有多模态大模型相比，Video-XL在处理超过10分钟的长视频时，展现了更优的性能和效率。

最近，Salesforce AI 研究团队推出了一款全新的多模态语言模型 ——BLIP-3-Video。随着视频内容的快速增加，如何高效处理视频数据成为了一个亟待解决的问题。这款模型的出现，旨在提升视频理解的效率和效果，适用于从自动驾驶到娱乐等各个行业。传统的视频理解模型往往是逐帧处理视频，生成大量的视觉信息。这一过程不仅消耗了大量的计算资源，还极大地限制了处理长视频的能力。随着视频数据量的不断增长，这种方法变得愈发低效，因此，找到一种既能捕捉到视频的关键信息，又能

智源研究院正式发布了他们的新一代多模态世界模型 Emu3，该模型的最大亮点在于，它仅依靠下一个 token 的预测能力，就能在文本、图像和视频这三种不同模态中进行理解和生成。在图像生成方面，Emu3能够根据视觉 token 预测生成高质量的图像。这意味着用户可以期待灵活的分辨率和多样的风格。而在视频生成方面，Emu3则是以一种全新的方式工作，不同于其他模型通过噪声生成视频，Emu3通过顺序预测直接生成视频。这种技术的进步使得视频生成变得更加流畅自然。在图像生成、视频生成和

书生·浦语灵笔(InternLM-XComposer)2.5版本由上海人工智能实验室研发，主打长上下文输入输出能力，能在96K长度中流畅运作，通过24K交错图像-文本数据训练。其升级点包括：高分辨率图像理解、细粒度视频理解、多轮多图对话。应用上，可制作网页、撰写高质量图文文章。评估显示，在16个基准测试中超越开源最先进模型，在关键任务中与GPT-4V、Gemini Pro表现接近或超越，展现强大性能和广泛应用潜力。

文章介绍了一款名为VideoPrism的视频编码器，由谷歌研究团队开发。这款模型可在多种视频理解任务中运用单一模型实现先进性能，包括视频分类、定位和生成字幕，甚至回答视频相关问题。训练方法涉及三个阶段：展示多样视频、使用高质量视频-字幕对和带有噪声的平行文本训练模型。训练数据量庞大规模，包括3600万高质量数据、5820百万个数据对。VideoPrism基于标准视觉变换器（ViT）进行空间和时间上因子化设计，并通过预训练方法进行针对性训练。该模型在多项视频理解任务上展现出优越性能，达到业界先进水平。虽然带来了视频理解领域的革新潜力，但在处理长视频和避免偏见方面仍面临挑战，需进一步研究解决。

智谱AI宣布CogVLM2-Video模型开源升级，这是一个在视频理解领域取得显著进展的模型。CogVLM2-Video通过引入多帧视频图像和时间戳作为编码器输入，解决了现有视频理解模型在处理时间信息丢失问题上的局限。模型利用自动化的时间定位数据构建方法，生成了3万条与时间相关的视频问答数据，从而训练出在公共视频理解基准上达到最新性能的模型。

近日，智谱、清华大学和北京大学合作推出了一个名为LVBench的长视频理解基准测试项目。现有的多模态大型语言模型虽然在短视频理解方面取得了长足进步，但在处理长达数小时的长视频时仍面临挑战。为弥补这一空白，LVBench应运而生。