AI模仿人类看漫画，视频大模型时序定位能力新SOTA

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。

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