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SF2T：视频大语言模型的自监督片段微调以实现细粒度理解
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种自监督片段微调方法（SF$^2$T），旨在提升视频大语言模型对视觉动态和细节的理解能力，并构建了新基准数据集FineVidBench以评估模型表现。实验结果表明，该方法显著增强了模型对时空细节的捕捉与解释能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种自监督片段微调方法（SF$^2$T）。
- 该方法旨在提升视频大语言模型对视觉动态和细节的理解能力。
- 研究构建了新基准数据集FineVidBench，以评估模型表现。
- 实验结果表明，该方法显著增强了模型对时空细节的捕捉与解释能力。
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