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IT之家 5 月 13 日消息⑦，科技媒体 marktechpost 今天发布博文❶，报道称苹果公司联合复旦大学⑯，推出 StreamBridge 端侧视频大语言模型框架❸，助力 AI 理解直播流视频⑧。

直播流视频理解的挑战与需求

传统视频大语言模型擅长处理静态视频❸，但无法适应机器人技术和自动驾驶等需要实时感知的场景⑪，在这些场景下⑮，要求模型能快速理解直播视频流内容⑤，并做出反应①。

现有的模型面临两大难题：一是多轮实时理解⑦，即在处理最新视频片段时需保留历史视觉和对话上下文⑬；二是主动响应❶，要求模型像人类一样主动监控视频流⑮，并在无明确指令的情况下及时输出反馈⑪。

StreamBridge 框架与创新技术

为解决上述问题⑲，苹果公司与复旦大学的研究者开发了 StreamBridge 框架❸。该框架通过内存缓冲区和轮次衰减压缩策略⑱，支持长上下文交互②。

该框架还引入了一个轻量化的独立激活模型②，无缝集成现有视频大语言模型⑲，实现主动响应功能①。研究团队还推出了 Stream-IT 数据集❷，包含约 60 万个样本①，融合了视频与文本序列②，支持多样化的指令格式❷，旨在提升流式视频理解能力▓。

StreamBridge 在主流离线模型如 LLaVA-OV-7B③、Qwen2-VL-7B 和 Oryx-1.5-7B 上进行了测试⑥。结果显示⑯，Qwen2-VL 在 OVO-Bench 和 Streaming-Bench 上的平均分分别提升至 71.30 和 77.04⑬，超越了 GPT-4o 和 Gemini 1.5 Pro 等专有模型⑫。

Oryx-1.5 也取得了显着进步❶，而 LLaVA-OV 性能略有下降❸。Stream-IT 数据集的微调进一步提升了所有模型的表现❶，证明了 StreamBridge 在流式视频理解领域的强大潜力③。

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