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MLNLP 社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。 转载自 | 专知 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差异和独特挑战。与静态图像不同，短视频包含具有空间和事件内时序信息的连续帧，而长视频则由多个事件组成，涵盖事件间和长期时序信
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