本研究提出了VideoRAG框架，旨在改善长视频理解。该框架采用双通道架构，整合图基文本知识和多模态上下文编码，能够处理无限长度的视频，并通过跨视频知识图谱维持语义依赖性。实验证明，VideoRAG在长视频处理上优于现有方法。

本研究提出了一种新型神经场景渲染系统，能够高效学习对象组合的神经辐射场，并具备编辑能力。该系统通过双通道架构，在静态场景新视点综合和对象级别编辑中表现优异，生成逼真渲染效果。