视频大模型

Thinking in Frames: How Visual Context and Test-Time Scaling Empower Video Reasoning

基于框架的思考：视觉上下文和测试时扩展如何增强视频推理

Chengzu Li, Zanyi Wang, Jiaang Li, Yi Xu, Han Zhou, Huanyu Zhang, Ruichuan An, Dengyang Jiang, Zhaochong An, Ivan Vulić, Serge Belongie, Anna Korhonen

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Pioneer Center for AI, University of Copenhagen（人工智能先锋中心，哥本哈根大学） ； Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video reasoning(title)；video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出通过视频生成模型进行视觉推理，利用视觉上下文和测试时扩展提升视频推理能力，展示了模型在空间和时间复杂任务中的鲁棒零样本泛化能力。

Comments 8 pages, 3 figures, 3 tables (26 pages, 13 figures, 6 tables including references and appendices)