视频-因果交叉注意力掩码：增强短视频和长视频的视频语言理解
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对现有多模态大语言模型在处理长视频时面临的视觉信息丢失和推理速度慢等问题，提出了一种名为视频-因果交叉注意力掩码（Video-CCAM）的新型模型。通过引入因果交叉注意力掩码，使得模型能够更好地理解时间顺序，同时在多个标准视频基准测试中取得了优异的成绩，显示出其在长视频理解上的潜力与应用前景。
本研究提出了一种名为视频-因果交叉注意力掩码（Video-CCAM）的新型模型，解决了多模态大语言模型在处理长视频时的问题。该模型通过引入因果交叉注意力掩码，能够更好地理解时间顺序，并在多个标准视频基准测试中取得了优异成绩，展示了其在长视频理解上的潜力与应用前景。
