图像分类器拿下视频理解：VideoMSN用10轮训练超越VideoMAE的1600轮
来自arXiv的最新研究VideoMSN提出将视频帧排列成"超图像"网格，用标准图像ViT编码器完成时空表征学习，无需3D架构或像素重建。在Kinetics-400基准上，VideoMSN仅用10轮预训练就达到83.3%准确率，而Video
来自arXiv的最新研究VideoMSN提出将视频帧排列成"超图像"网格，用标准图像ViT编码器完成时空表征学习，无需3D架构或像素重建。在Kinetics-400基准上，VideoMSN仅用10轮预训练就达到83.3%准确率，而Video
自2025年11月初发布以来，SGLang-Diffusion在社区中引起了广泛关注和应用。我们非常感谢开源开发者的反馈和贡献。经过两个月的优化，SGLang-Diffusion的速度提升了2.5倍。本文总结了我们在模型支持、LoRA支持、