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2025-08-23 0
IT之家 8 月 23 日消息,科技媒体 9to5Mac 今天发布博文,报道称苹果研究团队开源 SlowFast-LLaVA-1.5 长视频多模态大语言模型,在 1B、3B、7B 参数规模下,均刷新 LongVideoBench、MLVU 等 SOTA 基准纪录。
IT之家援引博文介绍,当前大语言模型在处理和理解视频方面,通用做法是在 AI 预训练中集成视频感知,但这种做法存在以下 3 重局限性:
现有现有模型往往严重依赖长上下文窗口,而处理时通常会遇到大量冗余帧,易超出上下文窗口限制,从而丢失信息。
大多数训练需要复杂的多阶段训练管道(通常使用私有数据集),难以重现。
许多模型仅针对视频任务优化,限制了在图像的理解,从而降低通用模型的实用性。
苹果公司针对上述 3 个局限性,首先研究推出了 SlowFast-LLaVA 开源模型,最大的亮点是创新双流(two-stream)设置,其中“慢流”选取少量高分辨率帧捕捉场景细节,“快流”选取更多低分辨率帧追踪运动变化。
苹果进一步在开源模型 SlowFast-LLaVA 模型上,通过微调图像模型,进一步增强视觉推理能力,再联合图像与视频训练,保留图像理解优势,推出了 SlowFast-LLaVA-1.5 版本。
在设计上,SF-LLaVA-1.5 将输入视频帧数固定为 128,其中快流 96 帧,慢流 32 帧,适配各种时长视频。这种方法虽可能漏掉关键帧或影响播放速度判断,但显著降低了计算和显存需求。研究团队指出,可通过引入内存优化技术(如随机反向传播)进一步改进,但需解决高显存占用问题。
测试显示,该模型在长视频基准 LongVideoBench、MLVU 上均取得新纪录,而且 1B 版本也能领先竞争对手。同时,它在知识问答、数学推理、OCR 等图像相关任务上表现出色,实现视频与图像的通用理解能力。
该项目完全基于公开数据集训练,方便学术与产业复现,并已在 GitHub 与 Hugging Face 开源。
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