视频大模型

ZoomV: Temporal Zoom-in for Efficient Long Video Understanding

TimeSearch: 基于聚光灯和反射的层次视频搜索用于类人长视频理解

Yuan Zhang, Junwen Pan, Rui Zhang, Xin Wan, Qizhe Zhang, Ming Lu, Qi She, Shanghang Zhang

机构 * ByteDance（字节跳动） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；long video(title,abstract)；video-language(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 TimeSearch通过Spotlight和Reflection机制，提升长视频理解的准确性和效率

Comments ACMMM 2026

Agentic Very Long Video Understanding

智能体超长视频理解

Aniket Rege, Arka Sadhu, Yuliang Li, Kejie Li, Ramya Korlakai Vinayak, Yuning Chai, Yong Jae Lee, Hyo Jin Kim

机构 * Reality Labs Research at Meta（Meta 实验室） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；long video(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对智能眼镜等设备带来的长视频理解需求，以实体场景图为核心构建增强智能体框架EGAgent，实现结构化搜索、推理及跨模态能力，在相关数据集实验中取得较好表现。

Comments 29 pages, 8 figures, 8 tables

Video Evidence to Reasoning Efficient Video Understanding via Explicit Evidence Grounding

视频证据推理：通过显式证据接地实现高效的视频理解

Yanxiang Huang, Guohua Gao, Zhaoyang Wei

机构 * Department of Applied Mathematics, The Hong Kong Polytechnic University（应用数学系，香港理工大学） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；video reasoning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CoE框架，通过显式证据接地模块和强化学习优化的锚定协议，提升视频推理的准确性和可靠性。

Comments 6 pages

Journal ref ICME 2026

EgoMemReason: A Memory-Driven Reasoning Benchmark for Long-Horizon Egocentric Video Understanding

EgoMemReason：一种基于记忆的推理基准，用于长时间的以自身为中心的视频理解

Ziyang Wang, Yue Zhang, Shoubin Yu, Ce Zhang, Zengqi Zhao, Jaehong Yoon, Hyunji Lee, Gedas Bertasius, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； NTU Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；long video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EgoMemReason通过记忆驱动推理评估一周的自身中心视频理解，包含500个问题和六个核心挑战，揭示长时间记忆仍面临挑战。

Comments Accepted by COLM2026. The first two authors contributed equally. Project website: https://egomemreason.github.io/

EFlow: Learning Evidence Flow for Long-Video Reasoning with Adaptive Reflection

EFlow: 学习证据流用于具有自适应反思的长视频推理

Wenhao Zhang, Kuanwei Lin, Xuyi Yang, Wei Gao, Ge Li

机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 视频理解 ：video reasoning(title,abstract)；video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出EFlow框架，通过分离时间定位与逻辑推理（CoT）及置信度感知的反思机制，解决长视频推理中早期语义假设导致的证据偏差问题，在五个基准上提升性能。

EgoVITA: Learning to Plan and Verify for Egocentric Video Reasoning

EgoVITA：学习规划与验证以实现自我中心视频推理

Yogesh Kulkarni, Pooyan Fazli

专题命中 视频理解 ：video reasoning(title,abstract)；video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出EgoVITA框架，通过先规划自我中心动作序列再以第三方视角验证时空一致性的方法，提升自我中心视频推理的准确性。

Comments ECCV 2026

Seeing the Scene Matters: Revealing Forgetting in Video Understanding Models with a Scene-Aware Long-Video Benchmark

看到场景才重要：通过场景感知的长视频基准揭示视频理解模型中的遗忘现象

Seng Nam Chen, Hao Chen, Chenglam Ho, Xinyu Mao, Jinping Wang, Yu Zhang, Chao Li

机构 * CUHK (SZ)（香港中文大学（深圳）） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； UESTC（电子科技大学） ； CUHK（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；long video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SceneBench基准，揭示视频理解模型在长场景上下文中的遗忘问题，并提出Scene-RAG方法提升性能2.50%。

Comments Accepted to CVPR 2026 (Highlight)

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

ReynoldsFlow: Physics-Inspired Spatiotemporal Flow Representation for Video Understanding

ReynoldsFlow：用于视频理解的物理启发式时空流表示

Yu-Hsi Chen, Ching-Kai Lin, PingKong Huang, Chin-Tien Wu

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对现有视频理解方法计算成本高、运动表示鲁棒性差的问题，提出基于RTT和HHD的ReynoldsFlow，分解运动为CF和DF分量，可提升下游任务性能且兼具轻量高效性。

Comments 18 pages, 2 figures, 4 tables

Beyond the Single Camera: Agentic Multi-View Reasoning in Sports Video Understanding

超越单摄像头：体育视频理解中的智能多视角推理

Kerui Chen, Jinglu Wang, Xiaoyi Zhang, Yan Lu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对体育视频多视角理解缺乏评估基准及MLLMs难以利用多视角信息的问题，引入SportMV - Bench基准，分析瓶颈所在，并提出SportMV - Agent框架，通过迭代循环实现主动视角选择等，相比最强MLLM基线有显著提升。

ObjectStream: Latent Objects as Memory Anchors for Streaming Video Understanding

ObjectStream：将潜在对象作为记忆锚点用于流视频理解

Mingkang Dong, Muxin Pu, Jie Li, Bohan Guo, Songruo Chen, Bin Ren, Xu Zheng, Chen Zhao, Tianwen Qian, Mohamed Elhoseiny, Yuqian Fu

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出无需训练的 ObjectStream 框架，以潜在对象为记忆锚点组织流视频证据，使 Video-LLMs 无需改动即可推理对象相关内容，在多基准上实现性能提升且内存与推理效率显著优化。

Comments https://github.com/DMK041218/ObjectStream

FORGE: Frame Orthogonality in Relevance Geometry for Long-Form Video Understanding

FORGE：用于长视频理解的相关几何中的帧正交性

Ghazal Kaviani, Ghassan AlRegib

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Center for Signal and Information Processing (CSIP)（信号与信息处理中心 (CSIP)） ； School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究长视频理解中推理时最大化查询相关信息问题，提出FORGE模型无关方法，通过在预训练嵌入空间引入查询条件几何统一相关性和多样性，实验证明该方法在关键帧选择和问答上有显著提升。

Comments Under Review

CREST: Curvature-Regulated Event-Centric Sampling for Efficient Long-Video Understanding

CREST: 曲率调节的事件中心采样用于高效长视频理解

Mehrajul Abadin Miraj, Abdul Mohaimen Al Radi, Shariful Islam Rayhan, Md. Tanvir Alam, Ismat Rahman, Yu Tian, Md Mosaddek Khan

机构 * Dept. of CSE, University of Dhaka（达卡大学计算机科学与工程系） ； Dept. of CSE, University of Central Florida（中央佛罗里达大学计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title)；long video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种无训练帧选择方法CREST，利用查询-帧相关性的时间几何（局部曲率）来指导采样，在固定预算下实现高效长视频理解。

Cambrian-P: Pose-Grounded Video Understanding

Cambrian-P: 基于姿态的视频理解

Jihan Yang, Zifan Zhao, Xichen Pan, Shusheng Yang, Junyi Zhang, Bingyi Kang, Hu Xu, Shang-Wen Li, Saining Xie

机构 * New York University（纽约大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Meta FAIR 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出Cambrian-P，一种增强的视频多模态大语言模型，通过引入可学习的相机令牌和姿态回归头，利用姿态作为轻量级监督信号，显著提升了空间推理能力，并在多个视频问答基准上实现了SOTA表现。

Comments Project Page: https://cambrian-mllm.github.io/

VideoSEMA: a scalable and efficient Mamba-like attention for video understanding

VideoSEMA：用于视频理解的一种可扩展且高效的类曼巴注意力机制

Nhat Thanh Tran, Fanghui Xue, Shuai Zhang, Jiancheng Lyu, Yunling Zheng, Yingyong Qi, Jack Xin

机构 * University of California, Irvine（加利福尼亚大学欧文分校） ； Qualcomm AI Research（高通人工智能研究中心） ； Qualcomm Technologies, Inc.（高通技术公司） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对视频理解提出VideoSEMA模型，核心方法是采用时空注意力分割，包含空间类曼巴注意力模块和时间注意力。主要贡献是在多数据集上表现优异，参数规模相当时准确率领先，分辨率提升时退化更平缓，扩展到长视频也有前景。

Comments 15 pages, 3 figures

Video-Oasis: Rethinking Evaluation of Video Understanding

Video-Oasis：重新审视视频理解的评估

Geuntaek Lim, Sungjune Park, Jaeyun Lee, Inwoong Lee, Taeoh Kim, Dongyoon Wee, Minho Shim, Yukyung Choi

机构 * Sejong University（世宗大学） ； NAVER Cloud 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Video-Oasis，通过系统评估现有评估方法，揭示视频理解中的时空挑战，发现54%的基准样本无需视觉输入即可解决，先进模型表现仅略超随机猜测。

Comments Accepted at ECCV2026; Project page: https://limgeuntaekk.github.io/Video-Oasis/

Temporal2Seq: A Unified Framework for Temporal Video Understanding Tasks

Temporal2Seq: 一个面向时序视频理解任务的统一框架

Min Yang, Zichen Zhang, Qian Dang, Limin Wang

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） ； China Design Group Co., Ltd（中国设计集团有限公司） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Temporal2Seq统一框架，将时序视频理解任务输出表示为离散token序列，通过单一架构训练通用模型，在TAD、TAS、GEBD三个任务上取得合理结果，并优于单任务训练。

Comments Accepted by CVIU

Video Understanding by Design: How Datasets Shape Video Models

通过设计理解视频：数据集如何塑造视频模型

Lei Wang, Syuan-Hao Li, Piotr Koniusz, Yongsheng Gao

机构 * School of Engineering and Built Environment, Electrical and Electronic Engineering, Griffith University（工程与建筑环境学院，电气与电子工程学院，格里菲斯大学） ； School of Computer Science and Engineering, University of New South Wales（计算机科学与工程学院，新南威尔士大学） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文从数据集视角出发，提出统一框架连接数据集结构、归纳偏差与架构设计，分析数据集特性如何驱动视频理解架构创新，并讨论不同数据体制下的表征偏差。

Comments Research report

EgoEverything: A Benchmark for Human Behavior Inspired Long Context Egocentric Video Understanding in AR Environment

EgoEverything：一个受人类行为启发的长上下文第一人称视频理解AR环境基准

Qiance Tang, Ziqi Wang, Jieyu Lin, Ziyun Li, Barbara De Salvo, Sai Qian Zhang

机构 * New York University（纽约大学） ； Meta Reality Labs 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)

AI总结 本文提出EgoEverything基准，通过利用人类注意力信号生成问题，更真实地捕捉自然人类行为，用于评估AR环境中长上下文第一人称视频理解。

Sink-Token-Aware Pruning for Fine-Grained Video Understanding in Efficient Video LLMs

面向高效视频大语言模型的sink-token感知剪枝：用于细粒度视频理解

Kibum Kim, Jiwan Kim, Kyle Min, Yueqi Wang, Jinyoung Moon, Julian McAuley, Chanyoung Park

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国高级科学技术研究院） ； Oracle ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)（电子电信研究院） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)

AI总结 本文提出Sink-Token-aware Pruning方法，通过识别并抑制semantically uninformative tokens，提升细粒度视频理解性能，在多种基准测试中表现优异。

Comments ECCV 2026

HFS: Holistic Query-Aware Frame Selection for Efficient Video Understanding

HFS: 为高效视频推理的全局查询感知帧选择

Yiqing Yang, Yun Li, Daiqing Qi, Lehan Yang, Tianlong Wang, Wenhao Zhang, Sheng Li, Kin-man Lam

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 HFS提出一种端到端可训练的帧选择框架，通过任务自适应方法提升视频推理效率。

Comments Accepted to the Main Track of ACM Multimedia 2026 (ACM MM '26)

WaveZip: Wavelet-Driven Space-Time Decoupling for Video Token Condensation

WaveZip：用于视频令牌压缩的小波驱动时空解耦

Yuhui Zeng, Wang Chen, Jinfa Huang, Tianyu Xie, Yongdong Luo, Jiayi Ji, Xiawu Zheng, jiebo Luo

机构 * Media Analytics and Computing Lab, Xiamen University（厦门大学媒体分析与计算实验室） ； Department of Computer Science, University of Rochester（罗切斯特大学计算机科学系） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；long video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对长视频理解中视觉令牌计算成本高的问题，提出WaveZip框架，利用离散小波变换分离时空信号，无需特定任务训练，能集成到LVLMs提升推理效率，在长视频理解基准测试中表现优异。

Comments 13 pages, 10 figures

Track and Caption Any Motion: Open-Vocabulary Spatiotemporal Captioning via Trajectory-Conditioned Generation

跟踪并描述任何运动：通过轨迹条件生成实现开放词汇时空字幕

Bishoy Galoaa, Sarah Ostadabbas

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；video-language(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究提出TCAM框架，无需文本查询和区域提示，通过字幕感知重采样器在点粒度结合跟踪与语言，用现有分割注释训练，能描述视频中运动、定位时间及轨迹，优于密集视频字幕基线，匹配相关方法，为运动驱动视频理解提供新途径。

CASHEW: Stabilizing Multimodal Reasoning via Iterative Trajectory Aggregation

CASHEW: 通过迭代轨迹聚合稳定多模态推理

Chaoyu Li, Fei Tao, Pooyan Fazli

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； NewsBreak 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；video reasoning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CASHEW框架，通过迭代聚合多候选推理轨迹并利用视觉验证过滤幻觉步骤，以及其强化学习变体CASHEW-RL，显著提升多模态推理的稳定性和准确性。

Training-free Uncertainty Guidance for Complex Visual Tasks with MLLMs

无训练不确定性引导的复杂视觉任务多模态大语言模型

Sanghwan Kim, Rui Xiao, Stephan Alaniz, Yongqin Xian, Zeynep Akata

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Helmholtz Munich（海德堡-慕尼黑亥姆霍兹研究中心） ； Google（谷歌） ； LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工大学 LTCI 实验室） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；long video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出无需训练的框架，利用MLLM内在不确定性主动引导，通过响应不确定性评分候选视觉输入，使模型自主聚焦关键信息，在视觉搜索、长视频理解等任务中达到与微调系统相当的性能。

MAC 2026: Advancing Micro-Action Analysis Towards Fine-Grained Understanding

MAC 2026：推动微动作分析迈向细粒度理解

Kun Li, Dan Guo, Jihao Gu, Pengyu Liu, Xiaobai Li, Haoyu Chen, Yanbin Hao, Guoying Zhao, Meng Wang

机构 * United Arab Emirates University（阿联酋大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Oulu（奥卢大学） ； CMVS, University of Oulu（奥卢大学计算机视觉与媒体研究中心） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 本文介绍第三届MAC 2026，以从识别到细粒度微动作理解为主题，扩大挑战范围，引入新任务并借助多模态大语言模型评估，总结了相关数据集、设置、结果等，还探讨了微动作分析未来方向及在视频理解中的作用。

Comments Challenge Summary Paper of the 3rd Micro-Action Analysis Grand Challenge (MAC 2026) at ACM Multimedia 2026

Symmetric Entropy-Constrained Video Coding for Machines

面向机器的对称熵约束视频编码

Yuxiao Sun, Meiqin Liu, Chao Yao, Qi Tang, Jian Jin, Weisi Lin, Frederic Dufaux, Yao Zhao

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；分类 eess.IV、cs.MM

AI总结 提出SEC-VCM框架，通过双向熵约束机制对称对齐视频编解码器与视觉骨干网络，保留语义并丢弃无关信息，结合语义-像素双路径融合提升机器视觉任务性能，在多项任务上显著优于H.266/VVC。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Image Processing. This is the author's accepted manuscript (AAM)

Beyond Instrument Motion: Recognizing Tissue Tension Toward Surgical Skill Assessment

超越器械运动：面向手术技能评估的组织张力识别

Marko Haralović, Zhiqi Miao, Alexander Machiel Bont, Jiapan Guo, Frans van Workum, Estefanía Talavera

机构 * University of Zagreb（萨格勒布大学） ； University of Twente（特文特大学） ； University of Groningen（格罗宁根大学） ； Radboud University Medical Center（拉德堡德大学医学中心） ； Canisius-Wilhelmina Hospital（卡尼修斯-威廉明娜医院） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract,comments)；分类 cs.CV

AI总结 针对现有手术视频理解方法未捕捉组织张力的问题，本文构建SurgTension数据集，提出TensionTRAC框架，实现了腹腔镜及机器人辅助直肠癌手术的组织张力识别，为手术技能评估提供客观基准。

Comments The paper is accepted by ECCV 2026 Workshop On Medical Video Understanding

PEEK: Picking Essential frames via Efficient Knowledge distillation

PEEK: 通过高效知识蒸馏提取关键帧

Killian Steunou, Anas Filali Razzouki, Khalil Guetari, Mounîm A. El-Yacoubi, Yannis Tevissen

机构 * Télécom SudParis — SAMOVAR（Telecom SudParis — SAMOVAR） ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎政治学院） ； Moments Lab 纠错

专题命中 视频理解 ：video-language(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出PEEK方法，通过知识蒸馏将教师模型的帧相关性排名迁移至轻量级时序模型，实现高效动态帧采样，在低帧预算下显著提升视频字幕生成性能。

Comments Accepted at BMVC 2026. Supplementary material at https://www.killian-steunou.com/peek/static/pdfs/peek_supplementary.pdf

Reinforcing Consistency in Video MLLMs with Structured Rewards

通过结构化奖励强化视频MLLMs的一致性

Yihao Quan, Zeru Shi, Jinman Zhao, Ruixiang Tang

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究通过结构化奖励提升视频MLLMs的一致性，发现传统监督不足，提出结合事实和时间单元的奖励机制，提升视频理解准确性。

Comments Accepted by COLM 2026

Tracking the Truth: Object-Centric Spatio-Temporal Monitoring for Video Large Language Models

追踪真相：面向视频大语言模型的物体感知时空监控

Tri Cao, Khoi Le, Thong Nguyen, Cong-Duy Nguyen, Quynh Vo, Anh Tuan Luu, Chunyan Miao, See-Kiong Ng, Shuicheng Yan, Bryan Hooi

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； VinUniversity（文大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出STEMO-Bench基准测试，通过分解查询验证时空监控能力，改进视频大语言模型的时空推理一致性。

Comments The authors are withdrawing this manuscript due to errors identified in the experimental evaluation and result aggregation, which affect several reported quantitative results and some conclusions. These issues require substantial re-evaluation of the experiments and analysis