本文介绍了一种名为VideoMamba的视频理解方法，克服了现有模型的限制，实现高效的长视频建模。研究表明，Mamba在视频和视频语言任务中表现优异，具备良好的效率与性能平衡，尤其在目标检测和分割任务中展现出潜力。通过结构改进，Mamba在长序列任务中表现突出，推断速度比Transformer快5倍。

该文综述视频文本检索与理解研究，涵盖ViT、Timesformer等Transformer模型，利用WebVid-2M等数据训练，在视频检索、分类、字幕和问答任务上取得最优结果，并探索高效长视频建模与多模态预训练方法。