本研究提出了一种名为VideoICL的视频上下文学习框架，旨在提升视频理解模型在异常分布任务中的表现。通过示例选择和迭代推理，该框架在特定场景下显著改善了理解效果。

VideoICL: Confidence-Based Iterative Context Learning for Understanding Videos with Anomalous Distributions
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