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IT之家 5 月 13 日消息⑱，科技媒体 marktechpost 今天发布博文❷，报道称苹果公司联合复旦大学❷，推出 StreamBridge 端侧视频大语言模型框架⑨，助力 AI 理解直播流视频▓。

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⑳，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⑲，要求模型能快速理解直播视频流内容⑪，并做出反应⑥。

现有的模型面临两大难题：一是多轮实时理解⑰，即在处理最新视频片段时需保留历史视觉和对话上下文❶；二是主动响应⑲，要求模型像人类一样主动监控视频流②，并在无明确指令的情况下及时输出反馈④。

StreamBridge 框架与创新技术

为解决上述问题⑧，苹果公司与复旦大学的研究者开发了 StreamBridge 框架②。该框架通过内存缓冲区和轮次衰减压缩策略❶，支持长上下文交互⑮。

该框架还引入了一个轻量化的独立激活模型⑭，无缝集成现有视频大语言模型⑪，实现主动响应功能①。研究团队还推出了 Stream-IT 数据集⑫，包含约 60 万个样本⑲，融合了视频与文本序列③，支持多样化的指令格式⑨，旨在提升流式视频理解能力⑩。

StreamBridge 在主流离线模型如 LLaVA-OV-7B⑪、Qwen2-VL-7B 和 Oryx-1.5-7B 上进行了测试⑩。结果显示❶，Qwen2-VL 在 OVO-Bench 和 Streaming-Bench 上的平均分分别提升至 71.30 和 77.04⑧，超越了 GPT-4o 和 Gemini 1.5 Pro 等专有模型⑪。

Oryx-1.5 也取得了显着进步⑰，而 LLaVA-OV 性能略有下降⑦。Stream-IT 数据集的微调进一步提升了所有模型的表现⑰，证明了 StreamBridge 在流式视频理解领域的强大潜力⑩。

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