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Multimodal large language models (MLLMs) can generate detailed video captions, yet they may overemphasize minor details while overlooking essential context and key events. We argue that not all visual evidence deserves equal attention, as the importance of visual information depends on the content of each video. Motiva
阅读原文 · Tengfei Liu, Yang Shi, Yuran Wang, Yuqi Tang, Yizhuo Jia, Zhuoran Zhang, Qixun Wang, Shujie Li, Xuanyu Zhu, Xinyu Liu, Minghui Guo, Shixuan Liu, Haotian Wang, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan
向阳乔木 · deepseek-v4-1-flash-261017
视频描述这件事，表面看是模型写得不够细，实际更常见的问题是写偏了。模型盯着画面里的小细节猛写，却漏掉了这段视频到底在讲什么。 这篇 Reviso 就冲这个问题来。它的判断很直接： 视频里的视觉信息不该被平等对待，哪些值得看取决于这段视频的内容本身。 作者把这个问题做成了一个智能体框架，让模型先想清楚要看什么，再动手去看。如果你在做视频理解、多模态产品，或者对...