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MEMO:免训练流式视频理解记忆框架

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AI 综述

Yinying Li 等作者提出 MEMO,一个面向流式视频理解的多层级实体感知结构化记忆框架。它把视频切成语义连贯的块,分别存储轻量级全局与实体级检索索引以及高分辨率视觉内容,推理时按查询检索并召回相关视觉证据。 作者称该框架无需训练,可即插即用地接入现有多模态大语言模型,在 StreamingBench 和 OVO-Bench 上持续提升多个基座模型并达到 SOTA。论文已被 ACM MM 2026 接收,代码已公开。

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报道时间线

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10月12日
  1. arXiv cs.CV
    MEMO:面向流式视频理解的多层级实体感知记忆框架

    MEMO 是一个面向流式视频理解的多层级实体感知结构化记忆框架,通过将视频切分为语义连贯的块,分别存储轻量级全局与实体级检索索引和高分辨率视觉内容,推理时按查询检索并召回相关视觉证据。该框架无需训练、可即插即用地接入现有多模态大语言模型,在 StreamingBench 和 OVO-Bench 上持续提升多个基座模型并达到 SOTA,论文已被 ACM MM 2026 接收。

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