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M3-Agent的双阶段处理架构显著提升长视频理解效能

2025-08-28 43

M3-Agent采用Memorization-Control双阶段处理架构,使长视频理解效率提升80%以上。记忆阶段(Memorization)首先将输入视频按30秒片段切割,通过专用模型生成包含人脸特征、语音特征等中间表示,最终构建持久化记忆图谱。控制阶段(Control)则基于vLLM推理引擎,实现记忆的高效检索与回答生成。

该架构的创新性体现在:内存使用降低40%,通过分离记忆构建与使用环节;支持离线预处理长视频内容;允许针对不同任务灵活调整控制策略。在智能家居测试中,对30分钟环境视频的查询响应时间从传统端到端模型的18秒缩短至3秒,且准确率提升35%。

硬件要求方面,完整处理需要A100(80GB)或4张RTX3090级别配置,而纯推理阶段仅需16GB显存GPU,这种设计便于实际部署时的资源分配。

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