上海AI Lab联合复旦、港中文推出支持更长视频理解的最佳工具VideoRoPE++

复旦大学与上海人工智能实验室联合团队提出 VideoRoPE++，通过三维结构、低频时间分配、空间对称性优化及可调时间间隔设计，有效解决视频领域的 RoPE 扩展难题。新提出的 V-RULER 测试基准显示，传统 RoPE 变体因时间建模不足易受干扰。实验表明，VideoRoPE++ 在长视频检索与理解等任务中表现优异，在 64k 上下文长度下优于 M-RoPE，并结合 YaRN-V 外推方案在超长序列测试中得分达 81.33，显著提升模型鲁棒性与泛化能力。
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