[논문리뷰] Towards Universal Video MLLMs with Attribute-Structured and Quality-Verified Instructions이 연구는 기존 비디오-명령어 데이터가 불완전하고 세분화된 정보 및 신뢰성 있는 주석이 부족하여 범용적인 비디오 이해 MLLM 의 성능을 제약하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Video Understanding#Multimodal Large Language Models (MLLMs)#Instruction Tuning#Data Curation#Attribute-Structured Data#Quality Verification#Temporal Grounding#Video Captioning2026년 2월 15일댓글 수 로딩 중