北大、清华、京东联合提出EventVAD，7B参数免训练成视频异常检测新SOTA

来自北大、清华与京东联合团队在 ACM MM 2025 发布了首个以事件为中心的 Training-Free 视频异常检测框架 EventVAD。该方法通过动态图与多模态大模型结合，在减少参数（仅 70 亿）的同时显著提升检测精度与效率。实验显示，EventVAD 在 UCF-Crime 数据集上实现 82.03% AUC，超越需 130 亿参数的 LAVAD；在 XD-Violence 数据集上 AUC 与 AP 均高出约 5%。该框架包含事件分割、图注意力、边界检测与异常评分四大模块，有效解决现有方法在时序理解与效率上的瓶颈，且已全面开源，为视频细粒度理解提供新范式。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/SStQN8pgFwV6ShrXk32ljQ