苹果突袭视频模型大战无需训练的小模型竟能打败一众大神

原本又是小编浑水摸鱼的一天，没想到苹果给大家来了个 突然袭击 ！

这次苹果祭出的大招是 SlowFast-LLaVA （简称SF-LLaVA），一个 无需训练 就能在视频大语言模型领域叱咤风云的新玩意儿。

有没有觉得这名字很眼熟？没错，就是那个 SlowFast 网络的升级版。看来苹果是打算把这个老本行的技术 玩出新花样 啊！

那么问题来了，这个SF-LLaVA到底 有啥过人之处 ？

首先，它能在不超出常用LLM token预算的情况下， 同时捕捉到详细的空间语义和长程时间上下文 。

听起来很牛，但咱们大白话说就是： 它能看懂视频里的细节，还能理解长视频的剧情 。

这么厉害的效果是怎么做到的呢？

原来是用了个 两流SlowFast设计 ，听起来很高大上，其实就是把视频分成两路来看：

慢路径 ：低帧率提取特征，但保留尽可能多的空间细节（比如用24x24的token）

快路径 ：高帧率运行，但用更大的空间池化步幅（比如6倍下采样）来关注运动线索

简单来说就是 一个负责看清楚，一个负责看全面 。这样既能抓住细节，又能理解整体。

有细心的网友发现，这不就是 人眼的工作原理 吗？

"这不就是模仿了人眼的中央凹和周边视觉吗？苹果这波是向大自然学习啊！"

确实，人眼的中央凹负责看清细节，周边视觉负责捕捉运动，这和SF-LLaVA的设计如出一辙。看来苹果的工程师们是 下了一番功夫 啊！

那么，这个模型到底 强在哪里 呢？

实验结果显示，SF-LLaVA在 各种视频任务 上都 吊打 了现有的免训练方法。甚至在某些基准测试中，它的表现 不输甚至超过 了在视频数据集上精心调教过的最先进视频大语言模型。

这就厉害了！ 不用训练就能打败训练过的模型 ，这不是 降维打击 是什么？

有网友调侃道：

"这不就是 天生的天才 吗？其他模型辛辛苦苦训练半天，还不如人家一个'三岁小孩'？"

确实，这种 即插即用 的模型，对于那些没有海量算力和数据的小团队来说，简直就是 及时雨 啊！

不过，也有理性派网友提出了质疑：

"虽然免训练很吸引人，但是否意味着模型的泛化能力和适应性会受限？毕竟'一招鲜'不一定能吃遍天下。"

这个担忧确实有道理。虽然SF-LLaVA在现有任务上表现出色，但面对全新的、复杂的视频理解任务时，是否还能保持如此高的水准，还有待进一步验证。

总的来说，SF-LLaVA的出现无疑给视频AI领域带来了一股 新鲜血液 。它不仅展示了 免训练模型的潜力 ，还为视频理解提供了一种 新的思路 。

看来，在AI这个赛道上，苹果是打算 来真的 了！

如果你对这个SF-LLaVA感兴趣，可以去 这个链接 [1] 看看详细的论文。

你对苹果的新模型怎么看？ 欢迎在评论区留言讨论哦！

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