传统视频理解模型在处理长视频时面临诸多挑战，如复杂上下文理解及训练和推理效率低下。为解决这些问题，研究团队运用HiCo技术，通过层次化压缩视频信息中的冗余部分，显著降低了计算需求并保留了关键信息。同时，利用与用户查询的语义关联进一步减少了视频标记数量。
VideoChat-Flash模型采用多阶段短视频到长视频的学习方案，通过监督微调及逐步引入长视频进行训练，实现了对混合长度语料的全面理解。研究团队还构建了包含300,000小时视频和2亿字注释的庞大数据集，并提出改进的“干草堆中的针”任务以提高模型对上下文的理解能力。实验结果显示，该方法在计算上减少了两个数量级，并在短视频和长视频基准测试中表现优异，超越了现有开源模型。
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