Ego-Exo4D-Multimodales, multiperspektivisches Video-Dataset und Benchmark-Challenge

Ego-Exo4D ist ein multimodales, multiperspektivisches Video-Dataset und eine Benchmark-Challenge, die sich auf die Erfassung von egogentrischen und exogentrischen Videos von gekonnten menschlichen Aktivitäten konzentriert. Es unterstützt die Forschung zur multimodalen maschinellen Wahrnehmung von Aktivitäten im täglichen Leben. Das Dataset wurde von 839 Freiwilligen mit Kameras in 13 Städten weltweit gesammelt und umfasst 1422 Stunden an Videos von gekonnten menschlichen Aktivitäten. Dem Video-Material sind drei Arten von natürlichsprachigen Datensätzen zugeordnet: Expertenkommentare, vom Teilnehmer bereitgestellte Anleitungen im Tutorial-Stil und einzeilige Beschreibungen atomarer Aktionen. Ego-Exo4D erfasst auch multiperspektivische und multisensorielle Modalitäten, darunter mehrere Perspektiven, sieben Mikrofon-Arrays, zwei IMUs, einen Barometer und einen Magnetometer. Bei der Datenerfassung wurden strenge Datenschutz- und Ethikrichtlinien sowie die formale Zustimmung der Teilnehmer eingehalten. Weitere Informationen finden Sie auf der offiziellen Website.

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Ego-Exo4D — Multimodales, multiperspektivisches Video-Dataset und Benchmark-Challenge

Liquid — Ein multimodales Generierungsmodell, das visuelle Verständnis und Generierung integriert.

InternVL3 — InternVL3 Open Source: 7 Größen decken Text-, Bild- und Videoverarbeitung ab, Multimodalität erweitert auf industrielle Bildanalyse

Kimi-VL — Effizientes, quelloffenes Experten-Mix-visuell-sprachliches Modell mit multimodalen Schlussfolgerungsfähigkeiten.

DreamActor-M1 — Ein auf DiT basierender Framework für die menschliche Bildanimation, der präzise Steuerung und langfristige Konsistenz ermöglicht.

Gemini 2.5 — O Gemini 2.5 é o modelo de IA mais inteligente do Google, com capacidade de raciocínio.

Mistral Small 3.1 — Open-Source-Modell zur Verbesserung der Text- und Bildverarbeitungsfähigkeiten.

MistralOCR.net — Mistral OCR ist ein leistungsstarkes OCR-Produkt zum Verständnis von Dokumenten, das mit sehr hoher Genauigkeit Text, Bilder, Tabellen und Gleichungen aus PDFs und Bildern extrahieren kann.

Gemini Robotics — Robotermodell basierend auf Gemini 2.0, das KI in die physische Welt bringt und über visuelle, sprachliche und motorische Fähigkeiten verfügt.

R1-Omni — R1-Omni ist ein multimodalen Emotionserkennungsmodell, das Reinforcement Learning integriert und sich auf die Verbesserung der Interpretierbarkeit der multimodalen Emotionserkennung konzentriert.

GO-1 — Zhiyuan veröffentlicht das erste universelle, verkörperte Basis-Großmodell GO-1 und präsentiert bahnbrechend die ViLLA-Architektur, um die Entwicklung der verkörperten KI voranzutreiben.

OpenAI Agents SDK — Das OpenAI Agents SDK ist ein Entwicklungskit zum Erstellen autonomer Agents und vereinfacht die Orchestrierung von Multi-Agenten-Workflows.

SmolVLM2 — SmolVLM2 ist ein leichtgewichtiges Sprachmodell, das sich auf die Analyse und Generierung von Videoinhalten konzentriert.

Aya Vision — Aya Vision ist ein mehrsprachiges, multimodales visuelles Modell von Cohere, das darauf abzielt, das Verständnis von visuellem und Textmaterial in mehrsprachigen Szenarien zu verbessern.

EgoLife — EgoLife ist ein langfristiges, multimodales und mehrperspektivisches Projekt für einen KI-Assistenten im Alltag, das darauf abzielt, die Forschung zum Verständnis von Langzeitkontexten voranzutreiben.

UniTok — UniTok ist ein einheitlicher visueller Tokenizer für die visuelle Generierung und das visuelle Verständnis.

ViDoRAG — ViDoRAG ist ein dynamisches iteratives Inferenz-Agenten-Framework, das die visuelle Dokumentensuche mit der Generierung kombiniert.

Mochii AI — Mochii AI ist ein personalisiertes KI-Ökosystem, das von hochmodernen Modellen unterstützt wird und die Zukunft der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI vorantreibt.

M2RAG — Code-Repository für Benchmark-Tests zur retrieval-augmented generation in multimodalen Kontexten.

TheoremExplainAgent — TheoremExplainAgent ist ein intelligentes System zur Generierung multimodaler Erklärvideos für Theoreme.

Phi-4-multimodal-instruct — Phi-4-multimodal-instruct ist ein leichtgewichtiges, multimodales Basismodell von Microsoft, das Text-, Bild- und Audioeingaben unterstützt.

Magma-8B — Magma-8B ist ein von Microsoft entwickeltes multimodales KI-Modell, das Bild- und Texteingaben verarbeiten und Textausgaben generieren kann.

DeepSeek Japanisch — DeepSeek ist ein fortschrittliches KI-Sprachmodell, das sich auf logisches Denken, Mathematik und Programmieraufgaben spezialisiert hat und kostenlos nutzbar ist.

ZeroBench — ZeroBench ist ein hoch anspruchsvoller visueller Benchmark für moderne, große multimodale Modelle.

Magma — Magma ist ein grundlegendes, multimodal einsetzbares Modell, das multimodale Eingaben versteht und verarbeitet und für komplexe Aufgaben und Umgebungen verwendet werden kann.

Grok 3 — Das neueste Flaggschiff-AI-Modell Grok 3 von xAI, mit leistungsstarker Inferenz und multimodaler Verarbeitungsfähigkeit.

CLaMP 3 — CLaMP 3 ist ein einheitlicher Rahmen für die musikbezogene Informationsrecherche über verschiedene Modalitäten und Sprachen hinweg.

VideoRAG — VideoRAG ist ein retrieval-augmented generation framework (RAG) zur Verarbeitung von Videos mit extrem langen Kontexten.

MedRAX — MedRAX ist ein medizinischer KI-Agent zur Interpretation von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs. Er integriert verschiedene Analysewerkzeuge und kann komplexe medizinische Anfragen ohne zusätzliches Training verarbeiten.

Qwen2.5-VL — Qwen2.5-VL ist ein leistungsstarkes visuell-linguistisches Modell, das Bild- und Videoinhalte versteht und entsprechenden Text generiert.