猫眼影戏
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曾满妹
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猫眼影戏记者 斯兰 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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增强学习，强化素质，这是党委系统办公室事情职员为经济社会生长效劳的条件条件。我这里所指的学习，不但指一样平常意义上的念书学习，并且有着更高的要求，详细讲，就是要做到“四个坚持”，即，坚持学习的适用性，驻足于管用、能用，全心选择学习内容，对主要的知识，尤其是政治理论，党的蹊径目的政策，要学得深，研究得透，掌握得牢，不可知足于一知半解，蜻蜓点水;坚持学习的普遍性，尽可能多地涉猎知识，拓宽视野，不强求门门精，但必需做到样样通;坚持学习的立异性，向下层和群众学习，敢于突破一些与时代生长不相顺应的事情理念和事情模式，善于用新的思绪、新的途径、新的步伐来解决办公室事情中遇到的新矛盾和新问题;坚持学习的经常性， “在事情中学习，在学习中事情”，通过坚韧不拔地受苦学习和实践磨炼，抵达张口能讲、提笔能写、遇事能办，使自己成为党委系统办公室事情的行家里手。事情中要战胜“三个误区”：一是要战胜办公室事情主要就是搞文字事情的误区，养成多思索的习惯。确实，作为一名党委办公室事情职员，具有一定的文字功底十分主要，可是，办公室的文字事情决不可知足于一样平常要求，而应该重在为向导出思绪。各人一定要养成勤于动脑、善于思索的习惯，突出“以文辅政”这一灵魂，增强政策理论学习，连系党委中心事情举行认真思索，捉住一切可使用的时间和时机，深入相识、准确掌握下层情形，力争在各方面比向导知道的更多、更详细，从较高条理和更辽阔的视野富厚和完善向导的头脑看法，使更多的文稿进入决议，施展作用，指导全局事情的开展。二是要战胜为向导效劳只能是被动效劳的误区，养成善总结的习惯。在向导身边事情，并不料味着向导让干什么就干什么，各人要化被动为自动，充分使用直接为向导效劳的优势，善于学习和总结向导的头脑要领、向导艺术，学会站在党委的高度、向导的高度、全局的高度研究和思索问题，力争在思绪上与党委事情合拍，与向导头脑同步，起劲作育自己统揽全局、高瞻远瞩、开拓立异的立体化头脑能力。三是要战胜办公室只要按部就班就不会出大问题的误区，养成重修养的习惯。各人都知道，党委办公室的每一项事情都很主要，大到办文办会，小到接个电话、收份文件、转达信息，一旦失误，往往难以填补 ？梢运，“办公室事情无小事”，做好办公室事情，一样需要我们掌握纪律，开拓立异，坚持详尽再详尽，周密再周密，包管党委事情的高效有序运转。因此，希望各人增强修养，严于律己，坚持头脑苏醒，坚定政治态度，起劲做一个品行高尚、无私贡献的人。
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