論文の概要: Infinite Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09068v2
• Date: Wed, 23 Jul 2025 13:06:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 14:06:49.680732
• Title: Infinite Video Understanding
• Title（参考訳）: 無限ビデオ理解
• Authors: Dell Zhang, Xiangyu Chen, Jixiang Luo, Mengxi Jia, Changzhi Sun, Ruilong Ren, Jingren Liu, Hao Sun, Xuelong Li,
• Abstract要約: Infinite Video Understandingをブルースキー研究の目的とするフレーミングは、マルチメディアにとって重要な北の星となると我々は主張する。 我々は、この変革能力を達成するための主要な課題と研究の方向性を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.78256932424239
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancements in Large Language Models (LLMs) and their multimodal extensions (MLLMs) have ushered in remarkable progress in video understanding. However, a fundamental challenge persists: effectively processing and comprehending video content that extends beyond minutes or hours. While recent efforts like Video-XL-2 have demonstrated novel architectural solutions for extreme efficiency, and advancements in positional encoding such as HoPE and VideoRoPE++ aim to improve spatio-temporal understanding over extensive contexts, current state-of-the-art models still encounter significant computational and memory constraints when faced with the sheer volume of visual tokens from lengthy sequences. Furthermore, maintaining temporal coherence, tracking complex events, and preserving fine-grained details over extended periods remain formidable hurdles, despite progress in agentic reasoning systems like Deep Video Discovery. This position paper posits that a logical, albeit ambitious, next frontier for multimedia research is Infinite Video Understanding -- the capability for models to continuously process, understand, and reason about video data of arbitrary, potentially never-ending duration. We argue that framing Infinite Video Understanding as a blue-sky research objective provides a vital north star for the multimedia, and the wider AI, research communities, driving innovation in areas such as streaming architectures, persistent memory mechanisms, hierarchical and adaptive representations, event-centric reasoning, and novel evaluation paradigms. Drawing inspiration from recent work on long/ultra-long video understanding and several closely related fields, we outline the core challenges and key research directions towards achieving this transformative capability.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)とMLLM(Multimodal Extensions)の急速な進歩は、ビデオ理解の著しい進歩につながっている。 しかし、基本的な課題は、効果的に処理し、数分や数時間を超えるビデオコンテンツを解釈することである。 Video-XL-2のような最近の取り組みは、極端に効率よく新しいアーキテクチャソリューションを実証し、HoPEやVideoRoPE++のような位置符号化の進歩は、広範にわたる時空間的理解を改善することを目的としているが、現在の最先端モデルは、長いシーケンスからの視覚トークンの重大なボリュームに直面すると、依然としてかなりの計算とメモリの制約に直面している。 さらに、Deep Video Discoveryのようなエージェント的推論システムが進歩しているにもかかわらず、時間的コヒーレンスを維持し、複雑なイベントを追跡し、長い期間にわたってきめ細かな詳細を保存することは、恐ろしいハードルである。 このポジションペーパーは、論理的で野心的で、マルチメディア研究の次のフロンティアは、無限のビデオ理解(Infinite Video Understanding)である。 Infinite Video Understandingをブルースキー研究の目的とするフレーミングは、マルチメディアにとって重要な北の星であり、より広いAI、研究コミュニティ、ストリーミングアーキテクチャ、永続的メモリメカニズム、階層的および適応的な表現、イベント中心の推論、新しい評価パラダイムといった分野におけるイノベーションを推進します。 近年の長大・短大なビデオ理解といくつかの関連分野の研究から着想を得た上で,我々は,この変換能力の実現に向けた中核的な課題と研究の方向性について概説する。

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