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上海AI Lab提出TimeSuite：解锁MLLM长视频理解的潜力！
多模态大型语言模型（MLLMs）通过遵循一般的人类指令来解释视觉内容，已经展示了令人印象深刻的视频理解性能。然而，这些MLLMs在长视频理解方面仍然存在困难，因为长视频序列可能包含各种动态动作和复杂的时间关系，这使得MLLMs难以有效定位与问题相关的关键片段。
白皮书
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多模态大型语言模型（MLLMs）通过遵循一般的人类指令来解释视觉内容，已经展示了令人印象深刻的视频理解性能。然而，这些MLLMs在长视频理解方面仍然存在困难，因为长视频序列可能包含各种动态动作和复杂的时间关系，这使得MLLMs难以有效定位与问题相关的关键片段。
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