「腾讯视频」共找到 1427 篇相关文章
CVPR2026 | Streamo：让大模型变成实时流式交互助手
香港浸会大学联合腾讯优图实验室提出 Streamo，将‘何时回答’变为模型预测的 token，通过端到端训练框架把离线视频模型转化为实时流视频助手，还构建 Streamo - Instruct - 465K 数据集，实验效果良好。
腾讯提出SPO，告别Group
腾讯团队提出Single - stream Policy Optimization（SPO），回归单流策略梯度范式，解决组基方法瓶颈。它有多项亮点，如告别组同步、采用自适应价值跟踪等，在实验中提升了模型性能和训练吞吐。
视频字幕处理开源神器
卡卡字幕助手（VideoCaptioner）操作简单，无需高配置，支持 API 和本地离线语音识别，利用大语言模型处理字幕。它支持多平台视频下载处理，有专业语音识别引擎，能智能纠错、高质量翻译、调整字幕样式。
超硬核，腾讯给力！
文章介绍腾讯朱雀实验室开发的AI安全红队测试平台A.I.G，能对AI系统做全面“安全体检”，覆盖AI基础设施、MCP、LLM等风险。它功能实用，安装简单，适合折腾AI服务或MCP的人。
腾讯开源智能体构建框架
腾讯开源智能体构建框架 Youtu-Agent，灵活高性能，验证性能出色，开源友好成本低。有自动智能体生成等亮点，适用于不同用户群体，涵盖研究、开发等场景，还介绍核心概念，附项目地址。
750城市+5000小时第一人称视频，上海AI Lab开源面向世界探索高质量视频数据集
上海人工智能实验室等机构联合推出持续迭代的高质量视频数据集项目Sekai，含Sekai-Real和Sekai-Game两个数据集，还训练了模型Yume。它特点突出，团队按四环节构建，望成世界建模等领域的数据基石。
OmniInsert：全新无掩码视频插入技术
基于扩散模型的视频插入技术发展快，但以往方法有局限。字节提出InsertPipe和OmniInsert，解决数据不足等难题。OmniInsert设计巧妙，还建立评测平台InsertBench，虽有小问题，但推理快，可加速优化。
VLM会描述视频，却未必用对参考图：RefCaptioner让参考图与视频语义精准对应
多模态大模型处理多参考图与视频对应关系能力不足。为此提出 RefCaptioner，强化模型对参考图识别感应能力、优化输出格式与奖励函数；还构建 MRVBench 评测基准，实验显示其表现优异。
字节推出全新视频换装框架DreamVVT
视频虚拟试穿技术受关注，但现有方法有局限。字节推出DreamVVT框架，基于扩散变换器，分两阶段试穿，能应对多种复杂场景，不过也存在依赖遮罩、复杂动作表现不稳定等问题。
视频理解新标杆，快手多模态推理模型开源：128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5，其有时序定位、描述和推理能力，跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略，经四阶段预训练和多阶段后处理，团队成果多，推动多模态技术落地。