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这项由香港城市大学推断机科学系杨在权、刘宇豪、Gerhard Hancke和刘润恒解说率领的征询发表于2025年9月，论文题为"Unleashing the Potential of Multimodal LLMs for Zero-Shot Spatio-Temporal Video Grounding"。有兴味深远了解的读者不错通过GitHub代码库https://github.com/zaiquanyang/LLaVA_Next_STVG拜访联系资源。

当咱们看电影时，或者稳重地在银幕上找到某个特定变装，比如"穿红衣着的女东谈主"或"正在坐下然后追念的男东谈主"。但关于推断机来说，这种看似粗浅的任务却颠倒贫瘠。推断机需要在视频的茫茫东谈主海中，既要准确找到办法在画面中的位置，又要精确判断作为发生的期间段。这就像是让一个观望在监控摄像中寻找嫌疑东谈主一样复杂。

征询团队发现了一个意思的时局：当今流行的多模态诳言语模子（比如ChatGPT的视觉版块）其实具备着惊东谈主的"观望直观"。这些AI模子在处理视频和翰墨时，会自动分派一些特殊的"驻防力美艳"，就像观望在案件中标注遑急萍踪一样。这些美艳或者精确地指向视频中与翰墨描摹联系的区域，仿佛领有了一对慧眼。

然而，这些AI观望也有我方的盲点。迎濒临复杂的案件描摹时，它们时常会忽略一些重要信息。比如，当条款找"左边阿谁穿橙色衣着的男东谈主坐下然后追念"时，AI可能会专注于"坐下"这个作为，却忽略了"左边"和"橙色衣着"这些遑急的身份特征，导致找错了东谈主。

针对这个问题，征询团队建筑了一套全新的"观望锤真金不怕火法"。他们将复杂的萍踪理会成两个部分：外貌特征萍踪（比如"穿红衣着的女东谈主"）和行为萍踪（比如"走几步然后回身"）。就像锤真金不怕火观望别离熟练不雅察外貌特征和行为形式一样，这种重要让AI或者更全面地分析每一条萍踪。

一、破解AI视觉观望的责任机制

为了领略AI是如何进行视频观望责任的，征询团队深远分析了多个知名的AI模子，包括LLaVA-1.5、Qwen-VL等。他们发现了一个令东谈主惊喜的玄妙：这些AI模子在处理任务时，会自动产生一些特殊的"观望美艳"。

这些美艳就像观望在现场留住的小纸条，指向最有可能的根据位置。征询东谈主员通过分析1000个图像-翰墨对和1000个视频-翰墨对，发现了一个遑急规章：视觉激活度最高的美艳时常具有最强的定位智商。粗浅说，即是AI越和顺某个美艳，这个美艳指向正确办法的可能性就越大。

更意思的是，不同的AI模子使用不同的美艳政策。有些模子可爱用"_A"美艳来标注遑急对象，有些则偏疼"IST"美艳。这就像不同的观望有我方特有的工格调俗一样。征询团队发现，莫得任何一个固定的美艳能在扫数情况下齐推崇最好，这说明AI具有动态诊疗政策的智商。

通过多数施行，征询东谈主员阐述了一个重要发现：当AI处理视频时，驻防力最聚拢的美艳常常指向最准确的办法位置。这为后续的重要校正提供了遑急的表面基础。

二、理会复杂案件的观望政策

传统的AI观望在处理复杂案件时容易"疲于逃命"。当描摹变得复杂时，比如"左边阿谁穿橙色衣着的男东谈主坐下然后向左追念"，AI时常会被某一个萍踪诱骗，而忽略其他同样遑急的信息。

征询团队提倡了一个立异性的惩处决策：将复杂案件理会成多个粗浅的子案件。他们建筑了一种叫作念"理会式时空隆起"（DSTH）的政策，就像把一个复杂的案件理会成"寻找嫌疑东谈主身份特征"和"分析嫌疑东谈主行为形式"两个孤苦的观望任务。

具体来说，原始的描摹"左边阿谁穿橙色衣着的男东谈主坐下然后向左追念"会被智能理会成两个子问题：空间子问题"视频中是否有一个左边穿橙色衣着的男东谈主？"和期间子问题"是否有东谈主坐下然后向左追念？"这种理会让AI或者别离专注于空间定位和期间定位，大大提高了准确性。

为了达成这种理会，征询团队好意思妙地行使了诳言语模子的转折文领略智商。他们策画了有利的领导模板，让AI自动从原始描摹中索要属性信息和作为信息。这个经由就像有教诲的观望或者快速从案件描摹中索要重要萍踪一样。

理会完成后，征询团队又建筑了一个叫作念"逻辑疏通重驻防"（LRA）的模块。这个模块的责任旨趣很好意思妙：它会针对每个子问题优化AI的驻防力分派，确保AI在回复"是否存在某个特征的东谈主"时，果真和顺到联系的视觉区域。

三、锤真金不怕火AI观望的驻防力机制

征询团队发现，只是理会问题还不够，还需要锤真金不怕火AI如何正确分派驻防力。他们建筑的逻辑疏通重驻防模块就像是给观望配备了一副特殊的眼镜，让他们或者更明晰地看到遑急细节。

这个锤真金不怕火经由领受了一种对比学习的重要。当AI被问到"视频中是否有穿红衣着的女东谈主"时，系统会同期研讨"是"和"否"两种回复的可能性。要是AI或者给出正确的"是"谜底，系统就会奖励现时的驻防力分派形式；要是谜底造作，系统就诊断疗驻防力，让AI更和顺果真联系的视觉区域。

这个经由通过测试时调优来达成，不需要稀奇的锤真金不怕火数据。征询团队策画了可学习的视觉领导变量，这些变量会在推理经由中束缚诊疗，直到AI或者准确识别办法。通盘经由就像一个观望在现场束缚诊疗不雅察角度，直到找到最好的不雅察位置。

为了进一步提高空间定位的准确性，征询团队还建筑了"期间增强拼装"（TAS）政策。这个政策的中枢想想是行使期间一致性来考据空间定位限定。要是一个东谈主的属性特征是静态的（比如衣着豪情），那么无论视频帧的法子如何，AI齐应该或者在相似的位置找到这个东谈主。

四、冲破性施行限定与本体应用

征询团队在三个巨擘数据集上测试了他们的重要：HC-STVGv1、HC-STVGv2和VidSTG。施行限定令东谈主圆润，新重要在扫数测试中齐权贵超过了现存的起原进重要。

在HC-STVGv1数据集上，使用LLaVA-OneVision-7B模子时，新重要的平均视频交并比（m_vIoU）达到了24.8%，比之前的最好限定19.1%进步了5.7个百分点。这极度于在100个案件中，新重要或者多惩处5-6个复杂案件。

更令东谈主惊喜的是，这种零样本重要（不需要有利锤真金不怕火）的性能致使或者与一些需要多数标注数据的弱监督重要相比好意思。在某些目的上，新重要致使超过了需要齐全监督的传统重要，这在该范围是一个重要冲破。

征询团队还进行了选藏的组件分析施行。他们发现，只是识别正确的驻防力美艳就能带来权贵的性能进步。当加入理会式时空隆起政策后，性能进一步进步。而期间增强拼装政策则为举座性能言简意赅，非常是在处理期间一致性条款较高的任务时效果权贵。

施行还揭示了一个意思的时局：AI模子的基础智商越强，新重要带来的进步越明显。这说明该重要或者有用地开释高性能AI模子的后劲，让它们在视频理撤职务中施展更大的作用。

五、惩处技能挑战与局限性

尽管获得了权贵效果，征询团队也安分地指出了现时重要的一些局限性。最主要的挑战是推断资源浮滥。由于多模态诳言语模子自身就需要多数推断资源，而新重要需要在推理经由中进行屡次优化迭代，这进一步增多了推断包袱。

关于超长视频的处理是另一个挑战。当视频长度跳动几分钟时，AI需要处理的视觉信息急剧增多，可能导致性能下落或推断超时。征询团队建议改日的责任不错研讨引入重要帧选拔技能或视觉美艳压缩重要来惩处这个问题。

征询团队还发现，当文本描摹过于浑沌或包含歧义时，即使是校正后的重要也可能出现误判。比如，"阿谁东谈主"这么的描摹缺少富余的特征信息，AI很难准细则位。这提醒咱们，AI的智商天然在快速进步，但仍然依赖于清亮、具体的输入信息。

另外，现存的对象追踪技能的准确性也会影响最终限定。征询团队使用了面前起原进的SAM2追踪模子，但当视频中出现严重隐敝、快速领路或光芒变化时，追踪精度的下落会径直影响最终的定位效果。

六、本体应用出路与改日发展

这项征询的应用出路相等广阔，简直波及扫数需要视频分析的范围。在安防监控方面，新重要或者匡助快速定位可疑东谈主员或颠倒行为。责任主谈主员只需要输入"穿玄色外衣的男东谈主在ATM机前停留跳动2分钟"，系统就能自动在海量监控摄像中找到联系片断。

在体育分析范围，锤真金不怕火和分析师不错使用天然话语来查找特定的比赛片断。比如，"10号球员在禁区内接球后回身射门"这么的描摹，系统或者快速定位到联系的比赛时刻，大大提高分析效劳。

关于内容创作家和视频剪辑者来说，这项技能或者权贵简化素材管制责任。当需要从多数拍摄素材中找到特定镜头时，创作家只需要用天然话语描摹想要的内容，而不需要手动浏览每一个视频文献。

在拔擢范围，这项技能不错用于智能化的视频课程检索。学生不错通过描摹想要学习的具体内容来快速定位到联系的课程片断，提高学习效劳。

征询团队指出，跟着多模态诳言语模子的执续发展，这种零样本视频领略智商还有很大的进步空间。改日的征询标的包括提高推断效劳、增强对长视频的处明智商，以及校正对浑沌描摹的领略智商。

更遑急的是，这项征询为其他视频理撤职务提供了新的想路。近似的理会政策和驻防力优化重要可能也适用于视频问答、视频摘抄等其他任务，有望鞭策通盘视频领略范围的发展。

七、技能创新的深层风趣

这项征询的果真价值不仅在于性能的进步，更在于它揭示了AI领略视频内容的全新可能性。传统重要常常需要多数的标注数据来锤真金不怕火有利的模子，而这项征询说明了通用的多模态诳言语模子自身就蕴含着庞杂的视频领略智商，重要是如何正确地引发这些智商。

征询团队发现的"动态驻防力美艳"时局具有遑急的表面风趣。这标明AI模子在处理多模态信息时，会自觉地变成一种内在的对应机制，将文本中的见识映射到视觉区域。这种机制的存在为咱们领略AI的责任旨趣提供了新的视角。

理会式处理政策也体现了一个遑急的通晓科学旨趣：复杂任务不错通过理会为粗浅据任务来更好地惩处。这不仅适用于AI系统，也为东谈主类学习和问题惩处提供了启示。当咱们濒临复杂问题时，将其理会为更具体、更明确的子问题时常能带来更好的惩处决策。

逻辑疏通重驻防机制的获胜也说明了一个遑急风趣：AI的智商需要通过妥当的疏通才略充分施展。这就像一个有才华的学生需要好淳厚的指导才略施展后劲一样。这为改日AI系统的策画提供了遑急想路：不仅要和顺模子的基础智商，更要和顺如何有用地疏通和优化这些智商。

论断部分，这项由香港城市大学团队完成的征询为AI视频领略范围带来了一次遑急冲破。他们好意思妙地将复杂的视频定位问题滚动为AI模子或者更公正理的形势，通过理会、疏通和优化的政策，让通用AI模子在有利任务上展现出了惊东谈主的智商。

说到底，这项征询最大的孝敬是说明了咱们不一定需要为每个具体任务齐重新运转锤真金不怕火有利的AI模子。通过灵敏的重要策画，咱们不错让已有的庞杂AI模子承担更各类化的责任。这不仅从简了多数的推断资源和标注资本，也为AI技能的普及应用开发了新的谈路。

关于粗俗东谈主来说，这意味着改日咱们与AI交互会变得愈加天然和直不雅。不再需要学习复杂的操作界面或特殊的大叫神志，只是通过天然话语描摹，AI就能领略咱们的需求并完成相应的视频分析任务。这将让AI技能果真走进千门万户，成为平日生计的过劲助手。

天然，技能的发展老是伴跟着新的挑战。如安在保执准确性的同期提高效劳，若哪里理愈加复杂和浑沌的真实场景，这些齐是需要链接探索的标的。但毫无疑问，这项征询为咱们展示了一个充满可能性的改日图景。

有兴味深远了解这项征询技能细节的读者，不错拜访征询团队在GitHub上开源的代码库，躬行体验这种全新的视频领略技能。跟着更多征询者的参与和校正，折服这项技能很快就会在本体应用中施展遑急作用。

Q&A

Q1：什么是零样本时空视频定位？它和传统重要有什么不同？

A：零样本时空视频定位是指AI模子不需要有利锤真金不怕火就能在视频中找到翰墨描摹的办法对象和作为期间段。传统重要需要多数标注数据来锤真金不怕火有利模子，而零样本重要径直行使通用AI模子的领略智商，就像让一个灵敏东谈主径直看视频找东谈主，而不需要事前熟练雨后春笋个近似案例。

Q2：这种AI视频领略技能当今不错本体使用吗？

A：面前这项技能还处于征询阶段，征询团队依然在GitHub上开源了联系代码，技能东谈主员不错下载使用。但关于粗俗用户来说，还需要恭候进一步的居品化建筑。不外征询限定标明这种重要依然达到了实用化的准确性范例。

Q3：理会式时空隆起政策是如何提高AI准确性的？

A：这个政策将复杂的视频描摹理会成外貌特征和行为作为两个部分，让AI别离处理。比如"穿红衣着的女东谈主步碾儿"会被理会为"是否有穿红衣着的女东谈主"和"是否有东谈主在步碾儿"两个问题。这么AI就不会因为同期处理多个信息而出错，近似于让观望先阐述嫌疑东谈主身份，再分析行为形式。