IT之家8月23日消息，科技媒体9to5Mac今天发布博文，报道称苹果研究团队开源SlowFast-LLaVA-1.5长视频多模态大语言模型配资网上，在1B、3B、7B参数规模下，均刷新LongVideoBench、MLVU等SOTA基准纪录。
IT之家援引博文介绍，当前大语言模型在处理和理解视频方面，通用做法是在AI预训练中集成视频感知，但这种做法存在以下3重局限性：
苹果公司针对上述3个局限性，首先研究推出了SlowFast-LLaVA开源模型，最大的亮点是创新双流（two-stream）设置，其中“慢流”选取少量高分辨率帧捕捉场景细节，“快流”选取更多低分辨率帧追踪运动变化。
苹果进一步在开源模型SlowFast-LLaVA模型上，通过微调图像模型，进一步增强视觉推理能力，再联合图像与视频训练，保留图像理解优势，推出了SlowFast-LLaVA-1.5版本。
在设计上，SF-LLaVA-1.5将输入视频帧数固定为128，其中快流96帧，慢流32帧，适配各种时长视频。这种方法虽可能漏掉关键帧或影响播放速度判断，但显著降低了计算和显存需求。研究团队指出，可通过引入内存优化技术（如随机反向传播）进一步改进，但需解决高显存占用问题。
测试显示，该模型在长视频基准LongVideoBench、MLVU上均取得新纪录，而且1B版本也能领先竞争对手。同时，它在知识问答、数学推理、OCR等图像相关任务上表现出色，实现视频与图像的通用理解能力。
该项目完全基于公开数据集训练，方便学术与产业复现，并已在GitHub与HuggingFace开源。
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