香港文匯報訊（記者 高鈺）不少人工智能（AI）模型在理解長視頻時會出現困難，香港理工大學團隊開發出多模態智能體VideoMind，通過模仿人類思考過程，可以理解長視頻，並回答內容提問，系統結合創新的鏈式低秩適應（Low-Rank Adaptation，LoRA）策略，大大減低消耗資源和所需算力，推動生成式AI於視頻分析的商業化應用。
15分鐘以上長視頻不單純是疊加的靜態畫面，當中涉及事件發生時序、前因後果、連貫性及場景轉換等。AI模型要理解視頻，要識別當中的事物，還要兼顧時間維度的訊息，即事物如何隨時間變化，需要消耗龐大算力和記憶體。
設「四角色」分工解題 降本增效
理大計算機及數學科學學院暫任院長陳長汶的團隊致力開發VideoMind框架，框架內的四個角色分別為負責決定如何調用其他角色的「規劃者」、搜尋及定位與問題相關片段的「定位者」、透過裁剪片段及放大畫面等方法驗證片段的「驗證者」，及分析選定片段並生成答案的「回答者」。
系統採用了新興的大型語言模型微調技術LoRA，在同一基礎模型上載入四個輕量級的LoRA適應器，即可令模型按需要自行啟動不同的適應器，動態切換角色，減省了需要動用的模型量及成本，並提高單一模型的效能及靈活度。團隊將之與多個先進大語言模型及多模態模型作比較，發現其在處理平均時長達27分鐘的長視頻時，定位準確度較GTP-4o、Gemini 1.5等尖端大模型更優勝。
陳長汶表示，人觀看視頻時會切換思維方式，先拆解問題，再找出相關片段，反覆重溫及核對才對內容下結論，大腦總功耗僅約25瓦，比相同算力的超級電腦低100萬倍。受此啟發，團隊於是設計角色化流程，讓AI像人類一樣理解視頻，並降低算力和記憶體需求，而且系統能處理智能保安監控、體育競技及娛樂視頻分析、視頻搜尋等工作，用途廣泛。
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