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When and Where to Look: Adaptive Visual Evidence Scheduling for Efficient Long Video Understanding
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- EcoFrame framework adaptively selects video frames for vision-language models using entropy-based budget scheduling and attention-guided search instead of static frame selection.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building long-video understanding systems who need faster inference without sacrificing accuracy on benchmarks like Video-MME and LongVideoBench.
- Achtung
- Training-free approach requires the VLM to already be deployed; unclear how well entropy signals generalize across different model architectures and video domains.
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