尝试了局批注 ，PAM仅使用3B参数 ，就在多个图像和视坡讽解基准上全面刷新或逼近SOTA ，且具备更优的推理效能和显存占用 ，真正实现机能与轻量的统一。
这些模型往往无法直接输出宰割了局 ，或必要额表接入segment模型 ，流程复杂 ；模型体量通常极度重大 ，对推算资源要求高 ，不合用于轻量化、急剧响应的现实场景（如AR/VR、移动端推理等）。
为支持PAM的训练 ，构建了一个大规模、多档次、高密度的图像与视频语义标注数据集 ，覆盖分类、诠释、描述、时序事务等多个维度：
对每段视频抽取6关键帧 ，合成为Storyboard体式的高分辨率图像 ；使用SoM高亮指标区域 ，作为提醒疏导 ；利用关源VLM进行多帧结合推理 ，天生细节丰硕、功夫感知强的事务描述。
将长视频切分为多个陆续不沉叠的事务片段每段片段沉复Storyboard流程 ；并在天生描述时递归引入前一段文字内容 ，让字幕连贯衔接 ，保障高低文一致性。
此表 ，PAM初创了区域级的流式视频字幕能力 ，不仅能持续描述一个物体的行为 ，还能在陆续事务中维持高杜罪义一致性 ，展示了壮大的现实利用潜力。
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