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杜扬
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猫眼影戏记者 何曼 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
随着多模态大模子（MLLMs）的飞速生长，模子已经能够很好地明确视频中 “爆发了什么（What）”，却无法精准地定位到事务在视频中 “何时爆发（When）”。这种视频时序定位（Video Temporal Grounding, VTG）能力的严重缺陷，已成为制约 MLLM 迈向更细腻化的视频明确的主要瓶颈。
恒久以来，大宗研究致力于设计重大的模子结构，却忽视了两个要害问题：在数据层面，我们依赖的评测基准是否可靠 ？在算法层面，是否保存一套精练通用的最佳实践 ？
针对上述痛点，来自南京大学、腾讯 ARC Lab 和上海 AI Lab 的联合研究团队提出了TimeLens（时间透镜），系统性地展现了现有数据的“评测陷阱”，构建出更可靠的评测基准和高质量训练数据，并探索出一套精练有用的算法优化。得益于这些孝顺，仅8B 参数的 TimeLens 模子成为了开源模子中的新 SOTA，更击败了 GPT-5 和 Gemini-2.5-Flash 等闭源巨头。
论文问题：TimeLens: Rethinking Video Temporal Grounding with Multimodal LLMs论文链接： https://arxiv.org/abs/2512.14698项目主页： https://timelens-arc-lab.github.io/代码链接： https://github.com/TencentARC/TimeLens
焦点洞察：拨开数据质量的迷雾
在深度学习中，“Data is fuel”（数据即燃料）是公认的真理。然而，团队发明，在 VTG 领域，燃料的质量却令人担心。
1. 现有基准的 “隐形陷阱”
研究团队通过一套标注流水线，对 Charades-STA、ActivityNet Captions 和 QVHighlights 等主流基准举行了严酷的人工核验，发明这些基准数据集中充满着大宗的标注过失。许多样本中的文本形貌模糊不清，或是文本形貌的事务在视频中基础未泛起。标注方面，也保存大宗的时间界线标注过失，或是统一形貌对应了视频中的多个片断却只标注了其中之一（漏标）。统计数据显示，这些过失在现有基准中的比例极高。
2. TimeLens-Bench：对评估效果的“拨乱横竖”
为相识决现有数据集中保存的严重过失，团队构建了严酷的标注准则，对上述三个基准数据集举行了周全的修复和重新标注，推出了TimeLens-Bench。这是一个经由严酷交织验证的高质量评测基准，能够更真实地反应模子的时序定位能力。
将 TimeLens-Bench 和原始 Benchmark 上的评测效果举行比照，揭破了过往评估效果的不可靠—— 旧基准严重高估了开源模子的能力，而掩饰了前沿闭源模子（如 Gemini）的真实水平。TimeLens-Bench 对这一过失举行了拨乱横竖，事实上，现有开源模子仍显着落伍于闭源模子。
3. 高质量训练数据：TimeLens-100K
针对同样低质量的训练数据，团队设计了一套自动化流水线，对训练数据举行了大规模的洗濯和重标，宣布了高质量的大型训练数据集 TimeLens-100K。实验证实，数据质量的提升能带来显著的性能增添。
算法设计的“最佳实践”
在夯实数据基础后，TimeLens 进一步对 MLLM 在 VTG 使命上的算法设计举行了全方位的消融实验，从时间戳编码到训练范式，总结出一套精练有用的 “最佳实践”。
1. 精练有用的时间戳编码
时间戳编码（timestamp encoding）是 VTG 使命中的要害模子结构设计，决议了模子能否准确地感知到输入的每一视频帧的采样时间。
团队周全地比照了种种时间戳编码方法的优劣。实验效果批注，最优的时间戳编码方法是简朴的交织文本编码（Interleaved Textual Encoding） 战略，即在每一帧的视觉 Token 前插入文本形式的时间戳 token。这种要领无需修改 LLM 的底层架构，包管了实现上的精练，同时还能取得最优的效果。
2. 训练范式：Thinking-free RLVR 的胜利
随着 DeepSeek-R1 等一系列事情的提出，带有可验证奖励机制的强化学习（RLVR）范式在提升模子推理能力方面的作用备受关注。而在 VTG 领域，关于训练范式的几个要害问题尚无定论：
有监视微调（SFT）仍是 VTG 领域最为主流的训练范式，RLVR 范式在同样的训练开销下，是否显着优于 SFT ？时序定位使命是一个以感知 (Perception) 而非推理 (Reasoning) 为主的使命。针对这样的使命举行 RLVR 训练时，显式的思索历程（thinking）是否是必需的 ？SFT+RLVR 的多阶段训练，是否比单阶段训练的效果更好 ？
TimeLens 比照了多种训练范式的优劣。结论出人意料且极具启发性：单阶段的 Thinking-free RLVR 训练范式在盘算效率和性能上均取得了最优。该范式直接让模子输出定位效果，并凭证定位准确率（IoU）给予奖励。这种方法不需要天生冗长的中心思索历程，训练和推理效率高于 Thinking-based RLVR 范式和多阶段训练范式，且性能优于 SFT 范式。
这一效果批注，关于时序定位这种偏向感知（Perception-heavy）的使命，显式的思索历程不是必需的。 模子可以直接学习从使命输入到输出的映射，不需要举行重大的逻辑推理。
3. 要害训练技巧：Early Stopping 与 Difficulty-based Sampling
针对Thinking-free RLVR范式，团队举行了越发深入的实验探讨，发明了两个要害的训练技巧。
首先，与 SFT 中 “训练越久越好” 的共识差别，在 RL 训练中，当奖励指标进入平台期后，就应该接纳早息兵略（Early Stopping） 连忙阻止训练，在该阶段之后继续训练反而会使得模子的性能下降。
其次，基于难度的数据采样（Difficulty-based Sampling） 至关主要。纵然数据的标注质量有包管，也并非所有的数据都适适用于 RLVR 训练。需要预先使用待训练的模子举行推理，评估每个训练样本的难度，采样足够具有挑战性的样本举行 RLVR 训练，才华最洪流平上提升模子的性能。
实验验证：8B 模子逆袭闭源巨头
研究团队将上述数据和算法层面的所有刷新聚合在了一起，每一项手艺都带来了显着的性能提升，最终获得了 TimeLens 系列模子。
评测效果批注，TimeLens-8B 展现出了惊人的性能，不但大幅逾越了 Qwen3-VL 等开源模子成为新的开源 SOTA，更以 8B 的参数目，在多项焦点指标上周全击败了 GPT-5 和 Gemini-2.5-Flash 等前沿的闭源模子。
这一效果有力地证实晰：在 VTG 使命中，通过系统性地提升数据质量并接纳有用的算法设计，开源小尺寸模子完全具备挑战甚至逾越闭源大模子的能力。
总结
TimeLens 的孝顺不止于一个 SOTA 开源模子。团队在数据和算法双维度的系统性探索，为后续研究提供了极具参考价值的要领论与设计蓝图。
现在，TimeLens 的代码、模子、训练数据和评测基准都已开源，希望能为未来的视频时序定位研究提供一个更好的起点。
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(一)、理顺好“两委”关系，在增强村级班子的凝聚力、战斗力上有新转机。从换届选举后的事情运转情形来看，在党支部与村委会的关系上，有三种模糊熟悉和过失需要认真加以纠正：一是片面强调“自治”，不要党的向导，以为村民自治就是村委会说了算，由村委会向导群众搞“自治”就行了，不需要党支部的向导。二是以为村委会是群众选举爆发的，党支部是选举爆发的，村委会代外貌大，一样平常事情应由村委会做主。三是以为村委会只应对群众负有责任，只思量本村群众的利益，而党支部主要对上级党委、政府认真，二者关系不协调。从现实出发，规范村党支部和村委会的事情，建设焦点突出、程序规范、协调高效的运行机制，是提高现在农村事情水平确当务之急。首先，要坚持党支部的向导焦点职位不摇动，村委和其他组织要自觉维护党支部的向导。村支部是向导焦点，村委会是党支部向导下的村民自治组织，这一点必需搞清晰。村委会特殊是村主任要自觉维护党支部的向导焦点职位，自觉做到到位不越位，自觉树立听从和配合意识，不争权、不越权，凭证整体向导和职责分工，切实推行好自己的职责。二是明确原则、规范程序，事情中要充分发挥民主。“整体向导、民主集中”是党的向导的最高原则。“个体酝酿、聚会决议”，是各级党组织内部议事和决议的基本制度，是维护和增强支部班子向导权威的主要途径。这一基本制度坚持好了，班子内部才华抵达头脑上合心、事情上协力、行动上合拍。事情中，党支部特殊是支部书记要做到主持不专断，勤通气、多协商，该让村委办的事情大胆松手;村整体经济组织和共青团、妇代会、民兵等群众整体也要在村党支部向导下开展事情。三是要明确当干部是为了什么，怎样才华当好干部，带动搞好团结，形成事情协力。党支部书记作为村里的“一把手”，要充分调动“两委”成员的事情起劲性。俗话说：“一个篱笆三个桩，一个英雄三个帮”。党支部书记能力再强，也得需要村委成员的支持配合，必需要有团队意识，考究事情要领，起劲争取其他同志的支持配合。特殊是对自己有看法、有意见的同志，支部书记要以诚相待，平时注重实时相同，形成事情协力，起劲在村内营造一种团结向上的优异民俗。四是对上认真，对下认真。对上认真，就是对镇党委、政府认真，就是要讲政治，讲下级听从上级，起劲完成上级各项使命，对得起党组织对你的作育和信任。对下认真，就是要为群众公正、公正地办妥事，办实事，增进经济生长、村内里貌的改变，构建协调社会，对得起群众的信任，对得起那神圣的一票。
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