北京通用人工智能研究院 (BIGAI)、美国加州大学圣克鲁斯分校计算机科学与工程系、北京大学王选计算机技术研究所和通用人工智能国家重点实验室的研究人员推出新型视频理解框架VideoLLaMB，这个框架专门设计来处理和理解长时间视频内容，它通过一种特别的方式来编码整个视频序列，同时保留历史视觉数据，以此来提高模型在各种任务上的性能。
- 项目主页：https://videollamb.github.io
- GitHub：https://github.com/bigai-nlco/VideoLLaMB
- 模型：https://huggingface.co/ColorfulAI/VideoLLaMB
主要功能：
VideoLLaMB的主要功能是理解和分析视频内容，尤其是那些非常长的视频。它能够捕捉视频中的细微动作和长期记忆，这对于实时规划和详细交互等任务非常重要。
主要特点：
- 记忆桥接层（Memory Bridge Layers）：这是框架的核心，它使用一种叫做“循环记忆令牌”的技术，可以在不改变视觉编码器和语言模型架构的情况下，递归地编码整个视频内容。
- 场景划分算法（SceneTilling）：这个算法能够将视频分割成独立的语义单元，这样可以在不损失关键视觉线索的情况下，减少每个语义单元的维度。
- 高效的计算性能：即使在处理非常长的视频时，VideoLLaMB也能保持高性能和成本效益。
工作原理：
VideoLLaMB首先使用现成的视觉编码器提取视频特征，然后应用SceneTilling算法将视频分割成语义段。接下来，它使用循环记忆在这些语义段上存储视频信息。此外，它还采用一种检索机制来更新记忆令牌，解决长期依赖问题。最后，它将当前视频段的记忆令牌增强特征投影到语言模型中。
具体应用场景：
- 视频问答（VideoQA）：在长视频问答任务中，比如询问视频中某个特定动作的目的，VideoLLaMB能够提供准确的答案。
- 自我中心规划（Egocentric Planning）：在需要根据视频内容进行实时规划的场景中，比如规划一系列动作来完成某个任务，VideoLLaMB能够提供有效的决策支持。
- 视频检索：在需要从大量视频数据中检索特定帧的场景中，比如在监控视频中查找特定事件的发生时刻，VideoLLaMB能够快速准确地找到相关信息。
简单来说，VideoLLaMB就像是一个超级视频大脑，它能够理解视频里发生了什么，记住重要的信息，并且帮助我们更好地利用这些视频信息来解决问题。
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