arXiv · ML· Kerui Chen, Jinglu Wang, Yun Wang, Xinjiang Wang, Yan Lu·· 9 小时前AI 评分26
Video-EMem：面向长视频的紧凑型可复用记忆框架
Write Once, Query Many: Evolving Compact Reusable Memory for Long Videos
AI 导读
Video-EMem 提出可进化视频记忆框架，利用时间锚定感知观察组合紧凑文本与稀疏图像，提升长视频问答性能。 该框架通过独立反馈进化 Writer 与 Reader 工作流，在冻结底层模型条件下，相比未进化基线平均准确率提升 7.2%。 在三个长视频 QA 基准测试中，Video-EMem 将 Qwen3-VL-30B 的平均准确率提升 2.6%，且平均存储减少约 99.86%。
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