视觉大模型 / VLM

FastV-RAG: Towards Fast and Fine-Grained Video QA with Retrieval-Augmented Generation

FastV-RAG: 向快速且细粒度的视频问答迈进：基于检索增强生成的框架

Gen Li, Peiyu Liu

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学） ； University of International Business and Economics（国际商务经济大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；visual reasoning(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 FastV-RAG通过引入推测解码和基于相似性的过滤策略，提升视频问答任务的效率和准确性。

VNU-Bench: A Benchmarking Dataset for Multi-Source Multimodal News Video Understanding

VNU-Bench：多源多模态新闻视频理解的基准数据集

Zibo Liu, Muyang Li, Zhe Jiang, Shigang Chen

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 VNU-Bench是首个多源多模态新闻视频理解基准数据集，通过设计新颖问题类型和混合生成方法，评估模型跨源信息整合能力。