Este artigo está disponível no arxiv sob licença CC 4.0.   Autores:  (1) Jiwan Chung, MIR Lab Yonsei University (   ); https://jiwanchung.github.io/  (2) Youngjae Yu, MIR Lab Yonsei University (   ). https://jiwanchung.github.io/  Tabela de links   Resumo e introdução   Método   Experimentos   Trabalho relatado   Conclusão   Limitações e Referências   A. Detalhes do experimento   B. Amostras de prompt  5. Conclusão  Apresentamos o Long Story Short, um método de resumo e pesquisa para compreender a narrativa global e os detalhes relevantes para o controle de qualidade da narrativa em vídeo. Nossa abordagem é eficaz quando o contexto de QA é vasto e uma interação de alto nível com tal contexto é necessária para resolver o referido QA, o que é o caso em QAs de vídeo longos. Além disso, propomos melhorar ainda mais a base visual da resposta gerada pelo modelo, verificando posteriormente o alinhamento visual com CLIPCheck. Nosso método zero-shot melhora abordagens supervisionadas de última geração nos benchmarks MovieQA e DramaQA. Planejamos divulgar o código e os dados do gráfico gerados ao público.  Existem duas direções de pesquisa possíveis além deste trabalho: primeiro, fornecer descrições visuais melhor alinhadas com a história, com reidentificação de personagens e resolução de co-referência, melhorando a qualidade de entrada para GPT-3. Em segundo lugar, pode-se conceber uma busca multi-hop mais dinâmica que combine informações globais e locais de maneira hierárquica.

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