主要观点总结
微软亚洲研究院联合南京大学提出了StreamMind系统，通过事件感知特征提取器和认知门控两项核心技术，实现了感知与认知的解耦，解决了智能助手等应用在处理高帧率视频流时的效率问题。该系统为智能助手等应用的实时感知与响应提供了全新解决方案，并在多个基准测试中取得最佳效果。文章还介绍了StreamMind系统的关键技术和创新点，包括事件感知特征提取器和认知门控的实现原理和作用。
关键观点总结
关键观点1: StreamMind系统通过事件感知特征提取器和认知门控实现了感知与认知的解耦。
StreamMind系统利用事件感知特征提取器解决视频大模型在视频特征提取过程中的时间局部性问题，通过认知门控判断当前事件是否与用户请求相关，是否需要输出响应。
关键观点2: StreamMind系统在处理高帧率视频流上取得了显著成果。
StreamMind系统的处理能力突破了流媒体视频理解的实时性瓶颈，即使在面对100fps的游戏视频流时，也能实现全帧率理解。
关键观点3: StreamMind系统在多个基准测试中取得最佳效果。
StreamMind系统在Ego4D、SoccerNet和COIN等数据集上进行测试，实验结果表明，该系统在各类指标上均取得最佳效果，证明了其在复杂动态场景下的鲁棒性和泛化能力。
文章预览
（本文阅读时间：7分钟） 编者按： 随着基础大模型能力的不断提升，智能助手等真实世界应用对实时视频处理提出了更高的要求。然而，现有方法在高帧率视频流处理上效率低下，难以满足实时感知与响应的需求。近日，微软亚洲研究院联合南京大学提出的 StreamMind 系统，通过事件感知特征提取器（EPFE）和认知门控（cognition gate）两项核心技术，实现了感知与认知的解耦，突破了高帧率视频处理的瓶颈。StreamMind 不仅在多个基准测试中取得 SOTA 效果，还为智能助手等应用的实时感知与响应提供了全新解决方案，为在真实世界场景中的AI部署带来了新的可能性。 当今基础大模型的能力提升催生了诸多真实世界应用，如智能助手等。这类助手通过智能眼镜等智能设备时刻与用户相伴，持续感知和理解用户所在环境、发生的事件以及用户指令，并据此
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