keyframe-selection

提出了 Keyframe Mnemonics，一种自监督关键帧发现方法，用于解决非马尔可夫环境下的行为 cloning 长时程依赖问题，在合成记忆域达到 100% 成功率，并在机器人操作基准上比最强基线平均绝对提升 13.9%。

ReMem introduces a dual-level memory-augmented keyframe selection framework for training-free long video understanding, achieving state-of-the-art zero-shot performance on multiple benchmarks.