主要观点总结
本文介绍了NumPro团队使用数字视觉提示增强视频大模型时序定位能力的方法。该方法通过给视频帧添加独特的数字标识符，将视频时序定位转化为直观的“翻阅漫画”式过程，从而大幅提升视频大模型时序定位能力。实验结果显示，NumPro显著提升了视频时序定位能力，并且在多个基准上超越此前最佳表现。该方法对多种Vid-LLMs模型具有广泛的适用性。
关键观点总结
关键观点1: NumPro方法简介
NumPro是一种通过数字视觉提示增强视频大模型时序定位能力的方法，无需训练，即可通过添加数字标识符将视频时序定位转化为直观的“翻阅漫画”式过程。
关键观点2: NumPro的实验结果
实验结果显示，NumPro显著提升了视频时序定位能力，在多个基准上超越此前最佳表现。此外，该方法对多种Vid-LLMs模型具有广泛的适用性，与微调结合时表现更佳。
关键观点3: NumPro方法的创新点
NumPro方法的创新点在于其无需训练设置和微调优化设置。在无需训练设置下，每个视频帧被标记上对应的帧号，借助Vid-LLMs内置的光学字符识别（OCR）能力，模型能够“读取”时间线。微调优化设置则进一步提升了性能。
关键观点4: MEET2025智能未来大会
本文还提到了定档于12月11日的MEET2025智能未来大会，该大会将探讨行业破局之道，并有李开复博士、周志华教授、智源研究院王仲远院长等首批嘉宾参与讨论。
文章预览
NumPro团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 用看漫画的方式，大幅提升视频大模型时序定位能力！ 方法名为 NumPro ， 无需训练 ，通过 数字视觉提示 就能增强。 就像漫画中用编号的画格引导读者按顺序理解故事，将视觉内容与清晰的时间线联系起来一样。 NumPro通过 在视频帧上添加独特的数字标识符 ，将视频时序定位转化为直观的“翻阅漫画”式过程，使Vid-LLMs能够轻松“读取”事件时间线，准确关联视觉内容与相应的时序信息。 实验中，NumPro显著提升了视频时序定位能力，在多个基准上超越此前SOTA，而且还能保持对模型通用视频理解能力影响较小。 这项工作由来自东南大学、马克斯·普朗克信息学研究所、腾讯微信团队、加州大学伯克利分校的研究人员共同完成。 NumPro方法核心创新 视频大语言模型 （Vid-LLMs） 在视频内容理解问答对话方面已取得显
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