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在 科 学 研 究 中 ， 从 方 法 论 上 来 讲 ， 都 应 “ 先 见 森 林 ， 再 见 树 木 ” 。 当 前 ， 人 工 智 能 学 术 研 究 方 兴 未 艾 ， 技 术 迅 猛 发 展 ， 可 谓 万 木 争 荣 ， 日 新 月 异 。 对 于 A I 从 业 者 来 说 ， 在 广 袤 的 知 识 森 林 中 ， 系 统 梳 理 脉 络 ， 才 能 更 好 地 把 握 趋 势 。 为 此 ， 我 们 精 选 国 内 外 优 秀 的 综 述 文 章 ， 开 辟 “ 综 述 专 栏 ” ， 敬 请 关 注 。 大型语言模型（LLMs）与视觉编码器的集成最近在视觉理解任务中展示了令人瞩目的表现，充分利用了它们理解和生成类人文本以进行视觉推理的固有能力。鉴于视觉数据的多样性，多模态大型语言模型（MM-LLMs）在理解图像、短视频和长视频时，在模型设计和训练上表现出不同的变异性。 本文重点讨论长视频理解相较于静态图像和短视频理解所带来的巨大
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