本研究提出了一种神经启发的神经响应归一化（NeuRN）层，旨在提升深度学习模型在未知目标领域的图像分类性能。实验结果表明，NeuRN在跨域任务中表现出色，为未来模型的发展提供了支持。

本研究探讨了深度神经网络在视频理解中的应用，分析了视频的时空特征，并回顾了视频理解模型的发展趋势及结构设计，旨在推动该领域的进步。

本研究介绍了ConceptMath，一个用于评估语言模型数学推理能力的双语基准。通过按照数学概念层次组织问题，可以评估不同细粒度的数学推理能力。提出了微调策略以改进模型的弱点。希望ConceptMath能指导开发人员了解模型的数学能力并促进模型发展。

多模态大型语言模型在短视频理解方面有进展，但对长视频理解仍不足。研究人员推出了LVBench测试集，用于挑战多模态模型的长期记忆和理解能力。通过LVBench，研究人员希望推动更先进的模型发展，解决长视频理解的复杂性。

多模态大型语言模型在短视频理解方面有进展，但对长视频理解仍不足。研究人员推出了LVBench测试集，挑战多模态模型的记忆和理解能力，以推动更先进的模型发展，解决长视频理解的复杂性。

多模态大型语言模型在短视频理解方面进展显著，但在长视频理解任务上表现不佳。研究人员推出了专门用于长视频理解的基准测试集LVBench，旨在挑战模型的长期记忆和扩展理解能力。通过LVBench，研究人员希望推动更先进的模型的发展，以满足长视频理解的复杂性。

本研究介绍了ConceptMath，一个用于评估语言模型数学推理能力的双语基准。通过按照数学概念层次组织问题，可以评估不同细粒度的数学推理能力。提出了微调策略以改进模型的弱点。希望ConceptMath能指导开发人员了解模型的数学能力并促进模型的发展。