CVPR

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

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

Model Merging in the Essential Subspace

本质子空间中的模型合并

Longhua Li, Lei Qi, Qi Tian, Xin Geng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China（东南大学计算机科学与工程学院，南京，中国） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University), Ministry of Education, China（新一代人工智能技术及其跨学科应用国家重点实验室（东南大学），中华人民共和国，中国） ； Huawei Technologies, Shanghai, China（华为技术有限公司，上海，中国） 纠错

AI总结 提出ESM框架，通过对参数更新引起的特征偏移进行主成分分析，提取本质子空间进行低秩分解，并采用多级极化缩放策略，有效缓解任务干扰，实现多任务模型合并的最优性能。

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Mimic Human Cognition, Master Multi-Image Reasoning: A Meta-Action Framework for Enhanced Visual Understanding

模仿人类认知，掌握多图像推理：增强视觉理解的元动作框架

Jianghao Yin, Qingbin Li, Kun Sun, Cheng Ding, Jie Wang, Qin Chen, Jie Zhou, Nan Wang, Changqing Li, Pei Wu, Jian Xu, Zheming Yang, Liang He

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 提出受人类认知启发的元动作框架CINEMA，将多图像推理分解为五个结构化元动作，结合检索树采样和两阶段强化学习，在多个基准上超越GPT-4o。

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A Comprehensive Study on Visual Token Redundancy for Discrete Diffusion-based Multimodal Large Language Models

基于离散扩散的多模态大语言模型中视觉标记冗余的综合研究

Duo Li, Zuhao Yang, Xiaoqin Zhang, Ling Shao, Shijian Lu

机构 * CCDS, NTU, Singapore（南洋理工大学新加坡分校） ； CCST, ZJUT, China（浙江工业大学中国分校） ； Terminus AI Lab, UCAS, China（中国科学院大学人工智能实验室） 纠错

AI总结 本研究系统分析了离散扩散多模态大语言模型中视觉标记冗余的演化规律，发现其仅出现在从头训练的模型处理长答案任务时，并验证了视觉标记剪枝会导致信息损失，而层跳过和渐进剪枝分别适用于不同架构的加速。

Comments Accepted by CVPR 2026

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Findings, 2026, pp. 2823-2833

LVQAC: Lattice Vector Quantization Coupled with Spatially Adaptive Companding for Efficient Learned Image Compression

LVQAC: 结合空间自适应压扩的格矢量量化用于高效学习图像压缩

Xi Zhang, Xiaolin Wu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； McMaster University（麦 master 大学） 纠错

AI总结 提出一种格矢量量化与空间自适应压扩（LVQAC）方案，替代均匀量化器，在几乎不增加复杂度的情况下提升端到端图像压缩的率失真性能。

Comments Accepted by CVPR 2023