免训练 TAI 修复 VideoLLM 时序推理

研究揭示了 VideoLLM 时序推理弱的结构性原因：视频帧倒序后，本应反转的答案常不改变；时序分歧向量 τl 在模型中层达到峰值，随后向输出层逐层递减，说明时序信息在中层形成却逐层消退。针对这一问题，作者提出免训练方法 TAI：在 τl 的峰值层提取该向量，并按测得的衰减曲线向后续层再注入，无需额外训练。在 3 个 VideoLLM 与 4 个基准上，TAI 持续提升时序推理表现，对非时序任务几乎无影响，代码已开源。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。