COMET：面向视频多模态大模型的时间推理增强框架
评分
73首次系统提出显式运动分支与方向敏感优化结合的完整时间建模框架，对视频MLLM时序瓶颈提供了新思路。
方法设计严谨，实验覆盖多个基准和两个模型家族，对比充分，但缺乏更细粒度消融细节公开。
框架轻量且能直接应用于现有视频MLLM，提升时序推理能力的同时不损害静态感知，具备较强落地潜力。
视频大模型时间理解是当前热点，但论文编号显示为2026年，实际时效性需谨慎判断。
来源为arXiv预印本，未经同行评审，但作者团队与实验严谨性较高，可作为可信参考。
基础分 81.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 73
精选线 70已入选精选
精选理由
论文创新性突出，实验设计完整，且收益显著且能跨模型泛化，属于高质量研究工作。
AI 点评
「这篇论文值得关注，因为它从建模和优化双管齐下，直接戳中视频大模型重空间轻时间的软肋。对做视频理解、Agent时序决策以及端侧视频模型的人，COMET的框架和实验分析都很有参考价值，尤其是不牺牲静态性能这一点，落地性很强。」
速览
视频多模态大模型在细粒度运动-时间理解上仍然脆弱，核心瓶颈不仅在于帧采样稀疏，更在于缺乏完整的时间建模流程。为此，研究者提出 COMET，一个系统增强视频 MLLM 时间能力的框架。COMET 引入基于泰勒帧差的临时运动分支，通过时间注意力偏置增强的交叉注意力将运动证据注入外观流，并结合时间先验蒸馏与双向 TC-GRPO 优化，将时序方向作为直接学习信号。在 Qwen3-VL-8B 上，动作理解任务平均提升 4.9%，时间推理任务提升 2.1%，且静态感知保持持平；InternVL2.5-8B 上也呈现同样增益，表明具备跨模型泛化能力。
- 提出 COMET 框架，显式建模帧间运动，补齐视频 MLLM 时间建模链路。
- 采用泰勒帧差构建时间运动分支，通过注意力偏置增强的交叉注意力实现外观-运动融合。
- 引入前向-反向 TC-GRPO 优化，将时间顺序作为直接学习信号，并配合时间先验蒸馏。
- 在多个视频理解基准上取得一致提升，且保持静态感知性能不降，证明其通用性。
正文
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