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StreamArena 是一个用于小时级交互式流式视频理解的基准测试，并配套了一种名为 StreamMind 的两层架构。该架构在实时感知、历史回顾、主动交互和工具使用方面均优于现有的流式基线方法。
GST-Bench是一个新的VQA基准，用于评估视频理解中的全局空间意识，测试VLMs能否从长时间的第一人称视频中构建连贯的全局场景表示。对22个最先进的VLMs的评估显示，它们与人类之间存在巨大差距，最佳模型得分42.68，而人类为79.08。
ViSAGE是一个用于长视频理解的多模态智能体记忆框架，通过跨模态绑定、双向记忆精炼和多智能体交叉验证来构建自我纠正、以实体为中心的记忆，相比基线实现了5.9%的准确率提升。
VideoAgent 是一个一体化的开源框架，用于全面视频智能，通过统一的智能体工作流结合理解、编辑和创意生成。
Mage-VL 被介绍为一款多模态 AI 模型，它在一个模型中处理图像、文本和视频理解，从而支持更丰富的交互式应用。
本文介绍了反思性检索记忆（RRM），一种记忆框架，从历史任务轨迹中提炼程序性检索经验，以改进长时程多模态推理中的证据检索。RRM在M3-Bench-Robot、M3-Bench-Web和Video-MME-Long基准上达到或超过了先前的最先进水平。
介绍Pegasus，一种低资源框架，利用基于图的任务表示、分层可供性潜在空间和闭环物理验证，将人类示范视频转换为机器人可执行数据，旨在将硬件数据收集转变为可规模化的知识迁移。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，这是一个具身推理模型，使机器人能够理解视频、编排任务并与多机器人协作，现通过 Gemini API 公开提供。
微软推出了Mage-VL，这是一个编解码器原生的流式多模态基础模型，用于图像和视频理解。通过采用受视频编解码器启发的稀疏模式，该模型实现了高达3.5倍的推理加速，同时将视觉令牌减少了超过75%。
Induction Labs 推出了想象模型（imagination models），这是一种新的基础模型架构，从互联网规模的视频中学习。他们的第一个模型 Photon-1 通过观看 18 年的屏幕录像（无动作标签）学习使用计算机，以比 Gemini 3.1 Flash 低 30 倍的预训练成本取得了更好的结果。
TimeLens2 提出了一种使用多模态大语言模型的通用视频时间定位方法，将时间证据视为区间集，在多个基准上取得了最先进的性能。
视听火烈鸟（AV-Flamingo）是一个完全开放的视听大语言模型，专为理解和推理长视频及复杂视频而设计，在性能上优于同规模的开源模型，并与更大型模型竞争。
VideoChat3是一个完全开源、高效且通用的以视频为中心的多模态大语言模型，引入了膨胀3D视觉Transformer (I3D-ViT)和自适应帧分辨率用于流式视频感知，以及可扩展的视频数据合成管道，仅用4B参数就实现了卓越性能。
360 AI Research 提出了 MoSA，一种从 10,000 小时未标注视频中学习物体识别的方法，可生成超过 2100 万个自动标签，无需人工干预，解决了 AI 昂贵标注的瓶颈。
MOSS-VL-Realtime 是一个实时流式视觉语言模型，能够处理连续视频帧，支持可中断交互、主动静默和动态修正，具备时间戳感知编码和256K上下文窗口。
Light-Omni是一个多模态智能体框架，用于高效视频理解，通过双上下文状态（全局状态和参数化潜在状态）避免迭代推理，实现更快更准确的处理，并显著提升速度和节省内存。
本文介绍了PadCaptioner，一个3B参数的全模态密集视频字幕模型，采用并行自回归解码实现高效率和高品质，性能超越7B参数模型。通过利用事件间的弱局部依赖关系，潜在规划机制实现了无损并行生成。
Video-Oasis 揭示，现有视频基准测试中 55% 可以在没有视觉输入的情况下解决，暴露了当前视频理解模型的显著能力差距。最先进的模型在剩余的视频原生挑战上仅略高于随机猜测。