OmAgent: 复杂视频理解的多模态代理框架与任务分割
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。OmAgent 是一个能够在多模态环境下高效地存储和检索视频帧的系统，通过动态调用 API 和工具进行查询处理和准确性增强，可以确保鲁棒的视频理解，显著减少信息丢失。
基于多模态大型语言模型（MLLMs）的进展引起了对基于 LLM 的自动驾驶代理的兴趣。研究提出了一个全面框架，用于代理模型和 3D 驾驶任务之间的强力对齐。提出了 OmniDrive-nuScenes，一个新的视觉问答数据集，挑战模型在真实的 3D 情境中的全面视觉问答任务。研究结果显示了所提出的架构的有效性以及 VQA 任务对于复杂 3D 场景中的推理和规划的重要性。
