通用视频检索创新实践：香港科技大学（广州）与阿里巴巴通义实验室的深度合作

> ### 摘要 > 香港科技大学（广州）与阿里巴巴通义实验室首次提出通用视频检索（General Video Retrieval）概念，并构建了涵盖16个数据集的综合性评测基准UVRB，全面覆盖多任务与多领域场景。研究团队合成了155万条高质量、多模态且任务多样化的视频-语言训练对，用于提升多模态大模型的性能。为优化训练过程，团队创新性地设计了任务金字塔课程训练策略，显著提高了模型的学习效率。该合作标志着视频检索领域向通用化和系统化迈出了关键一步。 > ### 关键词 > 视频检索, 多模态, UVRB, 课程训练, 阿里合作 ## 一、大纲1 ### 1.1 通用视频检索的崛起：定义与重要性 在信息爆炸的时代，视频内容正以前所未有的速度增长。从短视频平台到在线教育，从监控系统到医疗影像，视频已成为人类获取信息的核心载体。然而，如何高效、精准地从海量视频中检索出所需内容，成为人工智能领域亟待突破的瓶颈。在此背景下，香港科技大学（广州）与阿里巴巴通义实验室首次提出“通用视频检索”（General Video Retrieval）这一前沿概念，标志着视频理解技术从单一任务向通用化、智能化迈出了革命性的一步。通用视频检索不再局限于特定场景或固定指令，而是致力于让AI系统具备跨任务、跨领域的语义理解能力，能够根据自然语言描述准确匹配相关视频片段。这一理念的提出，不仅拓展了多模态学习的边界，也为未来智能搜索、内容推荐和人机交互提供了全新的可能性。 ### 1.2 香港科技大学（广州）与阿里巴巴通义实验室的联手 这场学术与产业的强强联合，犹如思想火花与技术实力的完美碰撞。香港科技大学（广州）以其深厚的科研积淀和创新视野，携手阿里巴巴通义实验室强大的工程能力与数据资源，共同开启了多模态人工智能的新篇章。双方的合作不仅仅是技术层面的互补，更是一种理念的共鸣——推动AI从“专用”走向“通用”，从“封闭”走向“开放”。在这次合作中，高校的理论探索精神与企业的落地实践能力深度融合，催生出具有全球影响力的成果。正是这种产学研协同的典范模式，使得通用视频检索从构想迅速转化为可评估、可训练、可推广的技术体系，为整个行业树立了标杆。 ### 1.3 UVRB的构建：多任务与多领域的综合评测基准 为了科学衡量通用视频检索模型的能力，研究团队精心构建了UVRB——一个涵盖16个多样化数据集的综合性评测基准。这不仅是技术上的突破，更是方法论上的革新。UVRB覆盖了动作识别、事件理解、情感分析、时空定位等多类任务，并横跨影视、体育、教育、日常生活等多个领域，真正实现了“多任务+多领域”的全面评估。以往的评测标准往往局限于单一场景，难以反映模型的真实泛化能力；而UVRB的出现，如同为多模态大模型打造了一把“全能尺子”，使其能够在复杂、真实的世界中接受检验。这一基准的建立，填补了通用视频检索领域长期缺乏统一评价体系的空白，为后续研究提供了坚实的基础。 ### 1.4 高质量视频-语言训练对的合成：多模态大模型的关键 数据是人工智能的燃料，而高质量的数据则是通往卓越性能的钥匙。研究团队合成了高达155万条视频-语言训练对，每一对都经过精细筛选与标注，确保其语义一致性、多样性与真实性。这些训练对不仅包含丰富的视觉与语言信息，还涵盖了多种任务类型，如问答、描述生成、时间定位等，极大增强了模型的多任务适应能力。更重要的是，这些数据实现了真正的“多模态融合”——不再是简单的图文配对，而是深度对齐的跨模态表达。正是这155万条精心打磨的数据，成为训练强大多模态大模型的核心动力，让AI不仅能“看见”视频，更能“理解”其背后的意义。 ### 1.5 任务金字塔课程训练策略：提升学习效率的秘诀 面对如此庞大且复杂的训练任务，传统的端到端学习方式往往效率低下、收敛缓慢。为此，研究团队创新性地提出了“任务金字塔课程训练策略”，模拟人类由浅入深的学习过程。该策略将不同难度的任务分层组织：底层为简单的视觉-语言对齐任务，中层涉及时空推理与语义理解，顶层则聚焦复杂跨域检索与抽象推理。模型首先掌握基础能力，再逐步挑战更高阶任务，形成渐进式学习路径。实验表明，这一策略显著提升了模型的学习效率与最终性能。它不仅缩短了训练时间，更增强了模型的泛化能力，堪称多模态大模型训练的一剂“智慧良方”。 ### 1.6 多模态大模型的实际应用与挑战 随着通用视频检索技术的成熟，其应用场景正在不断扩展：智能客服可通过视频理解用户行为，自动驾驶系统能结合语音指令解析道路情境，教育平台可根据学生提问自动定位教学视频片段。然而，挑战依然存在。如何保证模型在不同文化语境下的公平性？如何应对隐私敏感视频内容的处理？如何降低大规模训练带来的能耗与成本？这些问题提醒我们，技术进步必须伴随伦理思考与社会关怀。此外，尽管UVRB已覆盖广泛场景，但现实世界的复杂性仍远超当前数据集所能涵盖的范围，持续扩充与迭代仍是未来工作的重点。 ### 1.7 未来展望：通用视频检索技术的普及与影响 通用视频检索的诞生，预示着一个多模态智能时代的到来。未来，我们或许只需一句“帮我找上周会议中提到预算调整的那一段”，系统便能精准定位视频中的具体时刻；医生可以通过语音指令快速检索手术录像中的关键步骤；教师也能轻松调取历史课堂中某个知识点的讲解片段。这项技术有望深刻改变信息获取的方式，提升社会运行效率。而随着UVRB基准的开源与推广，更多研究者将加入这一领域，共同推动技术边界。可以预见，在香港科技大学（广州）与阿里巴巴通义实验室的引领下，通用视频检索将成为连接人类语言与视觉世界的重要桥梁，开启智能感知的新纪元。 ## 二、总结 香港科技大学（广州）与阿里巴巴通义实验室的此次合作，标志着通用视频检索领域的重大突破。研究团队不仅首次提出“通用视频检索”概念，更构建了包含16个数据集的综合性评测基准UVRB，全面覆盖多任务与多领域场景。通过合成155万条高质量、多模态、任务多样化的视频-语言训练对，为多模态大模型提供了坚实的数据基础。创新设计的任务金字塔课程训练策略，显著提升了模型的学习效率与泛化能力。这一系列成果推动了视频理解技术从专用向通用的转型，为智能搜索、内容推荐和人机交互等应用开辟了广阔前景，也为全球多模态人工智能研究提供了重要支撑。