突破长视频理解瓶颈：蚂蚁集团与人大团队发布 ViLAMP-7B，单卡高效处理 3 小时视频内容-赢政天下

在人工智能领域，视觉语言模型（VLMs）的发展正经历着从理论突破到实际应用的关键阶段。随着短视频平台的爆发式增长和视频监控、在线教育等场景的普及，长视频内容的高效理解成为业界和学术界共同面临的核心挑战。传统视觉语言模型在处理数小时级的长视频时，往往因计算资源爆炸和语义信息丢失而难以落地。2025 年 5 月，蚂蚁集团与中国人民大学联合研究团队在国际机器学习顶会 ICML 2025 上发表重要成果 —— 视觉语言大模型 ViLAMP（Video-Language Model with Mixed Precision），通过创新的 “混合精度” 策略与层次化差分蒸馏框架，首次实现了单卡环境下对 10K 帧（约 3 小时）长视频的高效处理，为长视频理解任务树立了新的技术标杆。

论文标题：Scaling Video-Language Models to 10K Frames via Hierarchical Differential Distillation
论文地址：https://arxiv.org/abs/2504.02438
Github：https://github.com/steven-ccq/ViLAMP

一、长视频理解：算力与精度的双重挑战

（一）数据规模带来的处理极限

以标准 24 帧率的标清视频为例，10 分钟视频即可产生 14,400 帧，对应的视觉 token 量超过百万级。而主流大语言模型如 GPT-4 的上下文处理极限仅为 128K tokens，这意味着传统模型在处理长视频时面临指数级增长的计算压力。更复杂的影视级视频包含更高分辨率和更多细节，时空维度的信息密度进一步加剧了算力需求。

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（二）传统方案的根本性缺陷

关键帧采样的信息损失：早期方法通过固定间隔采样（如每 10 帧取一帧）降低数据量，但实验表明，这种粗放策略会导致超过 30% 的关键事件信息遗漏，尤其在快速剪辑的影视片段或体育赛事中，关键动作可能出现在非采样帧中。
特征融合的语义衰减：基于注意力机制的特征融合方法试图通过加权平均保留信息，但帧间冗余和 patch 级的语义重叠会导致有效信息被稀释。例如，现有模型在处理连续对话场景时，相邻帧的面部表情变化可能因平均化处理而丢失细微差异。

（三）人类视觉认知的启示

人类在观看视频时会自动聚焦关键场景（如对话中的人物表情、动作高潮时刻），而对过渡画面（如镜头平移、场景切换）进行快速过滤。这种 “选择性注意” 机制启示研究者：长视频处理需要区分信息的重要等级，而非平等对待每一帧、每一个图像块（patch）。

二、ViLAMP 的核心突破：差分蒸馏与混合精度架构

（一）视频信息的稀疏性发现

研究团队通过对 LLaVA-OneVision、Qwen2-VL 等主流模型的深度分析，揭示了视频数据的双重稀疏特性：

帧间注意力稀疏性：用户查询相关的注意力 90% 集中在不到 5% 的视频帧上，且这些关键帧在视觉内容上高度相似（如连续对话中的近景镜头）。
帧内 patch 稀疏性：单帧内 50% 的 patch 承载了 80% 的注意力，且这些高关注 patch 在关键帧中呈现显著的重复性和语义关联性。

这一发现表明，长视频中存在大量可压缩的冗余信息，为 “差分蒸馏原则” 的提出奠定了基础 —— 仅保留高查询相关性和低冗余性的信息，对次要内容进行分层压缩。

（二）双层混合精度处理框架

ViLAMP 构建了层次化的压缩架构，从帧级别和 patch 级别实现计算资源的动态分配：

1. 差分关键帧选择（DKS）：贪心策略下的最优筛选

相关性最大化：通过 Query-Frame 注意力计算，优先选择与用户问题直接相关的帧，例如在 “识别视频中人物摔倒的时刻” 任务中，重点保留动作发生前后的关键帧。
冗余度最小化：引入差分机制，确保选中的关键帧在视觉内容上具有多样性。通过计算帧间特征余弦相似度，剔除与已有关键帧高度重复的候选帧，避免无效计算。

2. 差分特征合并（DFM）：非关键帧的极致压缩

对于非关键帧，ViLAMP 采用差分加权池化技术，将整帧压缩为单个 token：

patch 权重动态分配：与 Query 相关的 patch（如人物面部、动作区域）赋予高权重，而与相邻关键帧重复的背景区域权重降低。例如，在会议视频中，发言人的讲台背景可能在多帧中重复，DFM 会自动弱化这类冗余信息。
信息损失补偿：通过蒸馏学习，使压缩后的 token 保留与关键帧的语义关联性，确保后续语言模型处理时的上下文连贯性。

（三）单卡高效处理的技术奥秘

ViLAMP 通过混合精度策略实现了算力的指数级优化：

关键帧全精度处理：对约 5% 的关键帧保留完整的视觉 token 表示（如 224×224 分辨率下的 196 个 patch），确保关键信息无损失。
非关键帧极致压缩：剩余 95% 的帧压缩为单个 token，使整体 token 量从百万级降至数千级，突破大语言模型的上下文限制。
内存管理优化：通过动态显存分配和梯度检查点技术，单张 A100 GPU 可处理 10K 帧视频，内存占用相比基线模型降低 50%，计算量减少 80% 以上。

三、性能验证：从基准测试到真实场景的全面超越

（一）五大基准的 SOTA 表现

ViLAMP 在 Video-MME、MSRVTT 等五个主流视频理解基准上刷新性能记录：

Video-MME 长视频子集：在处理 5K 帧以上视频时，7B 参数量的 ViLAMP 超越了 70B 参数量的 LongVA 模型，准确率提升 4.8%，证明小模型在高效架构下的强大潜力。
跨模态检索任务：在 MSRVTT 视频 – 文本检索中，ViLAMP 的 R@1 指标达到 68.3%，较前代模型提升 6.2%，显示出对复杂语义的精准对齐能力。

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（二）挑战性任务 VideoNIAH 的突破

针对现有基准视频长度不足的问题，团队设计了 “视频大海捞针” 任务 VideoNIAH：将 1 分钟的目标短视频插入 3 小时长视频中，要求模型定位并理解该片段。实验显示：

ViLAMP 在 10K 帧场景下准确率达 58.15%，较基线模型 VideoChat-Flash 提升 12.82%，远超随机猜测水平（25%）。
该任务揭示了模型对长距离时空依赖的建模能力，ViLAMP 通过关键帧的层次化关联，能够在复杂背景中定位关键事件，而传统模型因信息稀释导致准确率低于 40%。

（三）消融实验：核心机制的有效性验证

DKS vs 传统采样：在长视频场景下，DKS 的关键帧选择准确率比固定间隔采样高 37%，比基于运动检测的启发式方法高 22%，证明数据驱动的贪心策略更贴合实际需求。
DFM vs 平均池化：在所有数据集上，DFM 的特征压缩使模型性能提升 3-5 个百分点，尤其在低冗余度场景（如快速剪辑的广告视频）中优势显著，验证了差分加权机制对语义保留的重要性。

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四、行业影响：开启长视频理解的实用化时代

（一）算力成本的革命性降低

ViLAMP 的单卡处理能力使长视频分析不再依赖昂贵的分布式计算集群：

视频监控：传统方案处理 24 小时监控视频需 8 卡 A100 集群，ViLAMP 单卡即可完成，算力成本降低 90%，助力中小企业部署智能安防系统。
在线教育：课程视频的自动摘要生成、知识点标注等功能可实时完成，无需等待离线处理，提升个性化学习体验。

（二）复杂场景的语义理解突破

影视内容分析：支持数小时电影的情节解析、角色情感分析，为视频平台的智能推荐和版权保护提供技术支撑。
工业视频质检：在高速生产线监控中，ViLAMP 能快速定位 0.1 秒级的异常动作，较传统视觉模型响应速度提升 5 倍，漏检率降低 40%。

（三）开源生态与技术普惠

团队同步开源了 ViLAMP-7B 模型及代码（GitHub 地址：https://github.com/steven-ccq/ViLAMP），提供完整的训练框架和推理示例：

开发者支持：包含 PyTorch 和 TensorFlow 双版本实现，适配不同硬件环境，附带详细的数据集预处理指南。
社区协作：鼓励研究者在医疗影像视频分析、自动驾驶多摄像头融合等领域拓展应用，推动跨学科技术创新。

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五、未来展望：从高效处理到通用视频智能

ViLAMP 的突破不仅是工程优化，更揭示了视频理解的本质规律 —— 通过模拟人类视觉的注意力机制，实现计算资源的最优分配。未来研究可从以下方向深入：

动态精度调节：根据实时计算负载自动调整关键帧比例，在移动端设备上实现长视频的轻量化处理。
多模态融合升级：结合音频、字幕等辅助信息，构建跨模态的差分蒸馏机制，提升复杂场景的理解精度。
生成能力扩展：在长视频摘要生成、后续情节预测等生成任务中引入混合精度策略，平衡创造力与计算效率。

从技术原理到工程实现，ViLAMP 展现了从问题驱动到理论创新的完整研究范式。随着视频数据持续爆炸式增长，高效的长视频理解技术将成为智能社会的基础设施。蚂蚁与人大团队的这项工作，不仅为学术界提供了新的研究思路，更向产业界证明：通过算法创新，大模型的实际应用可以突破硬件限制，在真实场景中创造价值。随着 ViLAMP 开源生态的完善，我们期待更多基于混合精度框架的创新应用涌现，推动视频智能从 “能用” 走向 “好用”，最终实现 “通用”。

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THE END