[논문리뷰] AURA: Always-On Understanding and Real-Time Assistance via Video Streams본 논문은 기존 VideoLLMs 가 대부분 오프라인 분석에 최적화되어 있어, 실시간으로 변화하는 비디오 스트림에 대한 연속적이고 즉각적인 대응에 한계가 있다는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#VideoLLMs#Streaming Video Understanding#End-to-End#Context Management#Proactive Response#Real-Time Inference2026년 4월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Video Streaming Thinking: VideoLLMs Can Watch and Think Simultaneously온라인 Video Large Language Models (VideoLLMs) 는 스트리밍 시각 입력(streaming visual inputs)을 해석하고 실시간으로 응답하는 데 필수적이며, 특히 Embodied Intelligence와 상호작용형 AI 어시스턴트에서 중요하다.#Review#Streaming Video Understanding#VideoLLMs#Chain-of-Thought (CoT)#Real-time AI#Reinforcement Learning#Knowledge Graphs#Streaming Thinking#Low Latency2026년 3월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VidEmo: Affective-Tree Reasoning for Emotion-Centric Video Foundation Models본 논문은 동적 비디오에서 복잡하고 진화하는 감정 상태를 합리적인 근거와 함께 이해하고 예측하는 데 초점을 맞춥니다. 기존 VideoLLM 의 한계인 복합적인 감정 이해 및 설명 능력 부족을 극복하기 위해, 감정 중심의 비디오 기반 파운데이션 모델인 VidEmo 를 제안합니다.#Review#VideoLLMs#Emotion Understanding#Affective-Tree Reasoning#Curriculum Learning#Reinforcement Learning#Fine-Grained Emotion#Attribute Perception#Expression Analysis2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중