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内容提要
视频时序定位是视频理解的关键任务，旨在根据自然语言查询精确定位视频片段。火山引擎与南开大学联合研发的TempSamp-R1框架，通过创新的混合策略采样、非线性优势塑造和混合CoT训练，显著提升了视频时序定位的效率和精度，已在多个数据集上刷新记录，推动智能剪辑技术的发展。
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关键要点
- 视频时序定位是视频理解的核心任务，旨在根据自然语言查询精准定位视频片段。
- 火山引擎与南开大学联合研发的TempSamp-R1框架，通过创新技术显著提升视频时序定位的效率和精度。
- 传统方法面临效率与精度的双重困境，现有方案存在定位偏差和训练不稳定的问题。
- TempSamp-R1框架的三大核心创新包括混合策略采样、非线性优势塑造和混合CoT训练。
- 混合策略采样结合了on-policy和off-policy样本，解决了稀疏性问题。
- 非线性优势塑造通过奖励缩放和优势锚定机制，稳定训练过程，降低梯度波动。
- 混合CoT训练支持不同复杂度任务的适配，提升了框架的场景适应性。
- TempSamp-R1在多个数据集上刷新了性能记录，展现出强大的泛化能力。
- 该框架在智能剪辑领域实现了跨越式提升，重构了内容生产流程。
- 火山引擎多媒体实验室致力于多媒体技术的前沿探索，已在多个产品中应用其创新算法。
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