這項由韓國漢陽大學的金敏洙（Minsoo Kim）和崔政旭（Jungwook Choi）領導的研究團隊，聯合成均館大學的沈圭弘（Kyuhong Shim）以及高通韓國AI研究院的張心勇（Simyung Chang）共同完成，發(fā)表于2025年6月的arXiv預印本平臺（論文編號：arXiv:2506.15745v1）。有興趣深入了解技術細節(jié)的讀者可以通過該編號在arXiv.org上訪問完整論文。

當我們用手機觀看一部兩小時的電影時，很少會想到背后的技術挑戰(zhàn)有多么復雜?，F在的人工智能已經能夠理解和分析視頻內容，但這些強大的AI系統(tǒng)通常需要巨大的內存空間——就像一個需要超大倉庫才能運轉的工廠。問題是，我們日常使用的手機、AR眼鏡或者家用機器人的內存空間都很有限，就好比只有一個小儲藏室，根本裝不下那么多東西。

研究團隊面臨的核心挑戰(zhàn)可以這樣理解：當AI系統(tǒng)處理長視頻時，它需要記住之前看到的所有內容，這些"記憶"會越積越多，最終超出設備的存儲能力。比如，處理一個15分鐘的視頻就需要大約100GB的存儲空間，這遠遠超過了大多數移動設備的承受能力。更麻煩的是，傳統(tǒng)的解決方案都有各自的局限性：要么需要提前知道用戶會問什么問題，要么必須先把整個視頻處理完畢，要么就是直接丟棄一些重要信息。

這就像你在整理一個不斷增長的照片收藏，既要保留最重要的記憶，又不能讓儲存空間爆滿，還要能隨時回答朋友關于任何一張照片的提問。傳統(tǒng)方法要么是隨機丟棄照片，要么是需要朋友提前告訴你他們想看什么類型的照片，這顯然都不夠靈活。

研究團隊開發(fā)的InfiniPot-V框架就像一個聰明的照片管理助手，它能在不知道用戶會問什么問題的情況下，智能地決定保留哪些"記憶"，丟棄哪些冗余信息。這個系統(tǒng)的巧妙之處在于，它采用了兩種互補的策略來壓縮存儲空間。

一、時間軸冗余消除：如何識別重復的畫面內容

當我們觀看視頻時，經常會遇到這樣的情況：畫面中的背景幾乎沒有變化，只有前景中的人物在移動。比如在一個固定機位拍攝的對話場景中，房間的墻壁、桌子、窗戶這些背景元素在很長時間內都保持不變。InfiniPot-V的第一個聰明之處就是能夠識別這種時間上的重復性。

這個過程就像一個細心的攝影師在整理連拍照片。當他發(fā)現連續(xù)幾張照片中的某個區(qū)域（比如藍天、靜止的建筑物）完全相同時，就可以只保留一張代表性的照片，而刪除其他重復的部分。研究團隊將這種技術稱為"時間軸冗余"（TaR）消除。

系統(tǒng)的工作原理是將視頻幀分成許多小塊，然后逐一比較這些小塊在時間上的相似性。當發(fā)現某個小塊在連續(xù)的多個幀中幾乎沒有變化時，系統(tǒng)就會標記這些為"冗余信息"并考慮刪除。但這里有個關鍵的設計：系統(tǒng)總是完整保留最近的幾幀內容，確?？焖僮兓蛐鲁霈F的內容不會被誤刪。

這種方法的效果相當顯著。在實際測試中，系統(tǒng)能夠準確識別出視頻中的靜態(tài)區(qū)域，比如不變的背景、靜止的物體等，同時完美保留那些包含重要動作或變化的區(qū)域。這就像一個智能的視頻編輯器，能夠自動識別哪些畫面是"精彩瞬間"，哪些是"重復內容"。

二、語義重要性保留：找出真正有意義的信息

除了消除時間上的冗余，InfiniPot-V還具備另一項重要能力：識別哪些內容在語義上更加重要。這就像一個經驗豐富的新聞編輯，能夠從大量素材中挑選出最具新聞價值的片段。

系統(tǒng)使用一種被稱為"值范數"（VaN）的技術來評估每個視頻片段的重要性。簡單來說，它通過分析AI系統(tǒng)內部的數據表示來判斷哪些信息包含更豐富的語義內容。研究團隊發(fā)現，那些具有較高值范數的視頻片段通常包含更多有意義的信息，比如人物表情的變化、重要物體的出現、場景的轉換等。

為了驗證這種判斷的準確性，研究團隊進行了一個有趣的實驗。他們讓系統(tǒng)分析不同重要性級別的視頻片段，然后計算這些片段的信息熵——這是衡量信息豐富程度的一個指標。結果顯示，系統(tǒng)認為重要的片段確實包含更多的信息量，證明了這種判斷方法的有效性。

更有趣的是，系統(tǒng)還會根據不同的處理層級采用不同的策略。在處理視頻的早期階段，系統(tǒng)會使用較大的分析窗口，因為此時的信息往往具有較強的空間連續(xù)性；而在后期階段，系統(tǒng)會使用更精細的分析方法，因為此時的信息已經更加抽象和分散。這就像一個攝影師在不同的拍攝階段調整鏡頭的焦距和視角，以捕捉最重要的細節(jié)。

三、智能壓縮策略：在質量和效率之間找到平衡

InfiniPot-V最令人印象深刻的特點是它的適應性。當系統(tǒng)檢測到存儲空間即將用完時，它會自動啟動壓縮程序，就像一個智能的衣櫥管理器，當空間不夠時會自動整理和壓縮內容。

這個壓縮過程非常巧妙。系統(tǒng)首先會保留最近的幾幀內容，確保最新的信息不會丟失。然后，它會根據時間冗余性選擇一部分需要保留的歷史內容，最后通過語義重要性分析來填充剩余的存儲空間。這種兩階段的選擇策略確保了既不會丟失重要的歷史信息，也不會錯過關鍵的語義內容。

整個壓縮過程的開銷非常小，只增加了0.5%的處理時間。這意味著用戶幾乎感覺不到任何延遲，系統(tǒng)可以實時進行視頻處理和壓縮。就像一個高效的助理在后臺默默工作，用戶專注于觀看視頻，而不需要擔心技術細節(jié)。

研究團隊還特別設計了一種動態(tài)調整機制。系統(tǒng)會根據當前視頻內容的特點來調整壓縮參數。比如，對于動作較多的視頻片段，系統(tǒng)會更加謹慎地進行壓縮；而對于相對靜態(tài)的內容，系統(tǒng)會進行更積極的壓縮。這種自適應能力使得系統(tǒng)能夠在各種不同類型的視頻內容上都表現出色。

四、實驗驗證：在真實場景中的表現如何

為了驗證InfiniPot-V的實際效果，研究團隊進行了大規(guī)模的實驗測試。他們使用了四種不同的AI模型和六個不同的視頻理解任務，涵蓋了從3分鐘到2小時的各種長度的視頻內容。

實驗結果令人印象深刻。在處理50K個數據單元的視頻內容時，InfiniPot-V只使用了6K個單元的存儲空間，相當于將存儲需求壓縮到了原來的12%。更重要的是，這種大幅度的壓縮并沒有顯著影響系統(tǒng)的理解準確性。在某些測試中，壓縮后的系統(tǒng)甚至比使用完整存儲空間的系統(tǒng)表現更好。

在處理效率方面，系統(tǒng)能夠保持每秒14幀的實時處理速度，完全滿足日常應用的需求。而且，系統(tǒng)的峰值內存使用量減少了高達94%，這意味著原本需要高端服務器才能處理的任務，現在普通的移動設備也能勝任。

研究團隊還測試了系統(tǒng)在多輪對話場景中的表現。傳統(tǒng)的方法通常需要根據每個新問題重新調整存儲策略，這不僅效率低下，還可能導致信息丟失。而InfiniPot-V由于采用了與問題無關的壓縮策略，能夠在整個對話過程中保持一致的高性能表現。

特別值得一提的是，系統(tǒng)在處理流媒體視頻時的表現。研究團隊使用了兩個專門的流媒體視頻數據集進行測試，模擬了真實的實時視頻處理場景。結果顯示，InfiniPot-V不僅能夠準確回答關于視頻內容的問題，還能夠處理那些需要綜合分析整個視頻歷史的復雜查詢。

五、技術突破：解決流媒體視頻理解的核心難題

InfiniPot-V的出現解決了流媒體視頻理解領域的一個根本性問題。傳統(tǒng)的視頻理解系統(tǒng)通常假設能夠事先獲得完整的視頻內容和用戶問題，然后針對性地進行優(yōu)化。但在真實的應用場景中，視頻內容是實時到達的，用戶的問題也是隨機出現的。

這種差異就像預先準備好的演講和即興發(fā)言的區(qū)別。預先準備的演講可以經過反復修改和優(yōu)化，確保每個細節(jié)都恰到好處；而即興發(fā)言則需要演講者具備強大的即時反應能力和知識儲備。InfiniPot-V正是為后一種場景而設計的。

系統(tǒng)的另一個重要創(chuàng)新是它的訓練免費特性。許多現有的視頻理解系統(tǒng)需要針對特定任務進行專門訓練，這不僅耗時耗力，還限制了系統(tǒng)的通用性。InfiniPot-V則可以直接應用于任何預訓練的視頻理解模型，無需額外的訓練過程。這就像一個通用的效率提升工具，可以讓任何現有的系統(tǒng)立即獲得更好的性能。

研究團隊還特別關注了系統(tǒng)的魯棒性。他們測試了各種極端情況，比如突然的場景切換、大量快速運動、復雜的光照變化等。結果顯示，InfiniPot-V在這些具有挑戰(zhàn)性的場景中仍然能夠保持穩(wěn)定的性能。這種魯棒性對于實際應用來說至關重要，因為真實世界的視頻內容往往比實驗室環(huán)境復雜得多。

六、實際應用：從實驗室到日常生活

InfiniPot-V的潛在應用范圍非常廣泛。最直接的應用就是移動設備上的智能視頻分析。用戶可以用手機拍攝長時間的視頻，然后實時詢問關于視頻內容的問題，比如"剛才那個紅色的車是什么時候出現的？"或者"這段時間里一共有幾個人經過？"

在增強現實和虛擬現實領域，這項技術同樣具有重要價值。AR眼鏡可以連續(xù)分析用戶看到的環(huán)境，并在需要時提供相關信息。比如，當用戶在博物館參觀時，系統(tǒng)可以記住用戶看過的所有展品，并在用戶詢問時提供詳細的介紹或者相關的歷史背景。

對于安防監(jiān)控系統(tǒng)來說，InfiniPot-V能夠大大提高效率。傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)通常需要人工查看大量的錄像，而這項技術可以讓系統(tǒng)自動理解監(jiān)控內容，并能夠回答諸如"昨天下午有沒有可疑人員在大門附近逗留？"這樣的具體問題。

在教育領域，這項技術可以用于創(chuàng)建智能的視頻學習助手。學生可以觀看教學視頻，然后隨時詢問關于任何知識點的問題。系統(tǒng)不僅能夠定位到相關的視頻片段，還能夠提供額外的解釋和相關信息。

對于內容創(chuàng)作者來說，InfiniPot-V可以大大簡化視頻編輯工作。創(chuàng)作者可以拍攝大量的原始素材，然后通過自然語言描述來查找特定的片段，比如"找出所有包含笑臉的鏡頭"或者"顯示背景音樂最激昂的部分"。

七、技術細節(jié)：深入理解系統(tǒng)的工作機制

InfiniPot-V的核心算法基于對視頻內容的多層次分析。系統(tǒng)首先將每一幀視頻分解成許多小的圖像塊，然后對這些圖像塊進行特征提取。這個過程就像把一幅復雜的拼圖分解成許多小片，然后分析每個小片的特征和它們之間的關系。

在時間維度上，系統(tǒng)會計算相鄰幀之間對應圖像塊的相似性。這種計算使用了余弦相似度這一數學工具，能夠準確量化兩個圖像塊的相似程度。當相似度超過某個閾值時，系統(tǒng)就認為這些圖像塊包含冗余信息。

但系統(tǒng)不會簡單地刪除所有冗余信息。相反，它采用了一種漸進式的保留策略。系統(tǒng)總是完整保留最近的幾幀內容，因為這些內容最可能包含重要的新信息。對于較早的幀，系統(tǒng)會根據冗余度進行選擇性保留。

在語義重要性評估方面，系統(tǒng)使用了深度學習模型的內部表示。具體來說，它分析每個圖像塊在神經網絡中的"值向量"，這些向量包含了豐富的語義信息。通過計算這些向量的范數（可以理解為"強度"），系統(tǒng)能夠判斷哪些內容在語義上更加重要。

系統(tǒng)還采用了一種自適應的處理策略。在神經網絡的不同層級，圖像特征具有不同的性質。在較低的層級，特征通常具有較強的空間局部性；而在較高的層級，特征則更加抽象和全局化。InfiniPot-V會根據每個層級的特點調整處理參數，確保在不同層級都能獲得最佳的壓縮效果。

八、性能優(yōu)化：如何在有限資源下實現最佳效果

研究團隊在性能優(yōu)化方面下了很大功夫。他們發(fā)現，壓縮算法的參數設置對最終效果有顯著影響。經過大量實驗，他們確定了一組最優(yōu)的參數配置：時間冗余消除和語義重要性保留的資源分配比例為0.5:0.5，最近幀保留數量為總幀數的12.5%，壓縮比例控制在75%以上。

這些參數的選擇并非任意的，而是基于對大量視頻內容的統(tǒng)計分析。研究團隊發(fā)現，大多數視頻內容都存在一定程度的時間冗余，但這種冗余的分布并不均勻。通過精心調整參數，系統(tǒng)能夠在保持高準確性的同時實現最大程度的壓縮。

在計算效率方面，系統(tǒng)采用了多項優(yōu)化技術。首先是增量式處理，系統(tǒng)不需要每次都重新分析整個視頻歷史，而是只處理新增的內容。其次是并行計算，時間冗余分析和語義重要性評估可以同時進行，大大提高了處理速度。

系統(tǒng)還特別優(yōu)化了內存訪問模式。傳統(tǒng)的方法往往需要頻繁地讀寫大量數據，而InfiniPot-V通過精心設計的數據結構和算法，將內存訪問次數降到最低。這種優(yōu)化在移動設備上特別重要，因為內存帶寬往往是性能瓶頸。

九、對比分析：與現有技術的比較

為了全面評估InfiniPot-V的性能，研究團隊將其與多種現有技術進行了詳細比較。這些比較包括三個主要類別：幀采樣方法、輸入視覺壓縮方法和KV緩存壓縮方法。

幀采樣方法是最簡單直接的壓縮技術，通過減少處理的視頻幀數來降低存儲需求。但這種方法的問題是可能會丟失重要的時間信息。在測試中，雖然幀采樣能夠顯著減少存儲需求，但準確性也相應下降。特別是在需要精確時間信息的任務中，幀采樣的表現明顯不如InfiniPot-V。

輸入視覺壓縮方法嘗試在視頻進入AI系統(tǒng)之前就進行壓縮。這類方法包括空間標記壓縮和時間標記合并等技術。雖然這些方法在某些情況下表現不錯，但它們通常需要預先知道用戶的查詢內容，在流媒體場景中適用性有限。而且，這些方法的壓縮是不可逆的，一旦信息被丟失就無法恢復。

KV緩存壓縮方法是與InfiniPot-V最相似的技術路線。其中最具代表性的是SnapKV方法，它通過分析查詢相關性來選擇保留的內容。但SnapKV的致命弱點是必須知道用戶的具體問題才能工作。在研究團隊的測試中，當SnapKV在不知道問題的情況下工作時，性能下降非常明顯。

相比之下，InfiniPot-V在所有測試場景中都表現出色。特別是在多輪對話測試中，InfiniPot-V能夠一致地保持高準確性，而其他方法的性能則隨著對話輪次的增加而逐漸下降。

十、技術挑戰(zhàn)與解決方案

開發(fā)InfiniPot-V過程中遇到的最大挑戰(zhàn)是如何在不知道用戶問題的情況下判斷信息的重要性。這就像要求一個圖書管理員在不知道讀者需求的情況下整理圖書館，既要保證空間利用率，又要確保讀者能夠找到需要的資料。

研究團隊通過深入分析AI模型的內部工作機制找到了解決方案。他們發(fā)現，即使不知道具體的問題，也可以通過分析模型的內部表示來判斷信息的潛在價值。這種方法的關鍵在于利用了深度學習模型的一個重要特性：模型會自動學習將重要信息編碼到更強的信號中。

另一個重要挑戰(zhàn)是如何處理位置編碼問題。在長時間的流媒體處理中，視頻長度可能會超過AI模型的最大處理范圍。研究團隊通過動態(tài)重新分配位置索引的方法解決了這個問題，確保系統(tǒng)能夠處理任意長度的視頻流。

實時性要求也是一個重大挑戰(zhàn)。壓縮算法必須足夠快，不能影響視頻的正常播放。研究團隊通過算法優(yōu)化和并行處理技術，將壓縮開銷控制在極低的水平。在測試中，即使是在處理高分辨率視頻時，系統(tǒng)也能保持流暢的實時性能。

十一、未來發(fā)展方向與局限性

雖然InfiniPot-V在當前的測試中表現出色，但研究團隊也誠實地指出了系統(tǒng)的一些局限性。首先，當前的系統(tǒng)主要針對視覺信息進行優(yōu)化，對于包含復雜音頻信息的視頻可能無法發(fā)揮最佳效果?，F實中的多媒體內容往往包含視覺、聽覺、文本等多種信息類型，未來的系統(tǒng)需要能夠統(tǒng)一處理這些不同類型的信息。

其次，當前的壓縮策略相對固定，無法根據不同類型的視頻內容進行動態(tài)調整。比如，對于動作電影和紀錄片，最優(yōu)的壓縮策略可能完全不同。研究團隊正在探索更加智能的自適應壓縮算法，能夠根據內容特點自動調整策略。

在實際部署方面，系統(tǒng)的參數調優(yōu)仍然需要一定的專業(yè)知識。雖然研究團隊提供了一組通用的最優(yōu)參數，但在特定應用場景中，可能需要進一步的微調才能獲得最佳效果。

對于未來的發(fā)展方向，研究團隊提出了幾個有趣的想法。首先是開發(fā)端到端的學習方法，讓AI系統(tǒng)能夠專門為流媒體壓縮場景進行優(yōu)化訓練。其次是探索更加激進的壓縮比例，在保持可接受準確性的前提下進一步減少存儲需求。

另一個重要的發(fā)展方向是多模態(tài)融合。未來的系統(tǒng)應該能夠同時處理視頻、音頻、文本等多種信息類型，并在壓縮時考慮這些不同模態(tài)之間的相關性。這將使得系統(tǒng)能夠更好地理解復雜的真實世界場景。

說到底，InfiniPot-V代表了人工智能技術向實用化邁進的重要一步。在過去，強大的AI能力往往只能在配備大量計算資源的數據中心中實現，普通用戶很難享受到這些技術帶來的便利。而InfiniPot-V的出現改變了這種狀況，它讓普通的移動設備也能具備強大的視頻理解能力。

這項技術的意義不僅在于解決了一個具體的技術問題，更在于它展示了一種新的思路：通過巧妙的算法設計，可以在有限的資源條件下實現以往只有高端設備才能提供的功能。這種"用智慧彌補硬件不足"的理念，對于推動AI技術的普及具有重要意義。

對于普通用戶來說，這項技術的實用化將帶來顯著的便利。無論是用手機記錄生活片段，還是通過AR設備獲取實時信息，都將變得更加智能和高效。更重要的是，這種技術進步是漸進式的，用戶不需要學習復雜的操作，就能享受到技術升級帶來的好處。

從技術發(fā)展的角度來看，InfiniPot-V也為其他相關技術領域提供了有價值的借鑒。其核心思想——在資源受限的條件下智能地選擇和保留信息——在許多其他應用場景中都有潛在價值，比如自然語言處理、推薦系統(tǒng)、智能交通等。

歸根結底，這項研究體現了科技發(fā)展的一個重要趨勢：讓先進技術真正服務于每個人的日常生活。InfiniPot-V不僅僅是一個技術方案，更是讓AI技術走向大眾化的重要橋梁。有興趣了解更多技術細節(jié)的讀者，可以通過arXiv:2506.15745v1在arXiv.org上查閱完整的研究論文。

Q&A

Q1：InfiniPot-V是什么？它能解決什么問題？ A：InfiniPot-V是一個智能視頻壓縮框架，專門為手機、AR眼鏡等內存受限的設備設計。它能讓這些設備在處理長視頻時不會因為內存不足而卡頓，同時保持對視頻內容的準確理解。就像給小儲藏室配了個聰明管家，能自動整理空間。

Q2：這個技術會不會影響視頻質量或理解準確性？ A：不會顯著影響。實驗顯示，即使將存儲需求壓縮到原來的12%，系統(tǒng)的理解準確性仍然與使用完整存儲空間的系統(tǒng)相當，在某些情況下甚至更好。關鍵在于它能智能識別真正重要的信息。

Q3：普通用戶什么時候能用上這項技術？ A：目前這項技術還處于研究階段，但由于它是"訓練免費"的，可以直接應用到現有的AI系統(tǒng)中。預計在不久的將來，手機廠商和AR設備制造商就能將這項技術集成到他們的產品中，讓用戶享受更流暢的視頻AI體驗。